Arquiteto(a) de Inteligência Artificial experiente e inovador(a) para liderar a definição e evolução de soluções baseadas em IA que impulsionam as áreas de atendimento, cobrança, operação e gestão.
O profissional será responsável por desenhar, validar e acompanhar a implementação de arquiteturas de IA que envolvam desde agentes virtuais de voz, chatbots e assistentes inteligentes, até sistemas de apoio à decisão gerencial com cruzamento inteligente de dados e indicadores
RESPONSABILIDADES
Projetar soluções de IA aplicadas ao negócio como: chatbots inteligentes, voicebots com NLP, assistentes de CRM e ferramentas preditivas para análise de KPIs;
Definir a arquitetura técnica das soluções de IA, incluindo escolha de frameworks, modelos, APIs e ferramentas de integração;
Avaliar e propor plataformas de IA, como LLMs (Modelos de Linguagem), motores de NLP/NLU, mecanismos de recomendação e análise de sentimentos;
Apoiar times técnicos e de negócio na criação de casos de uso com IA, garantindo aderência às necessidades operacionais e estratégicas;
Estruturar pipelines de dados e fluxos de processamento que suportem modelos preditivos, análise de comportamento e tomada de decisão;
Definir padrões de governança de dados e IA, incluindo versionamento de modelos, ciclo de vida, métricas de desempenho e acurácia;
Conduzir provas de conceito (PoCs) e validações técnicas de ferramentas e soluções;
– Apoiar a integração de IA em softwares de gestão, ERPs, CRMs, canais digitais (web, app, WhatsApp, redes sociais) e sistemas de discagem e atendimento;
– Avaliar e orientar sobre uso de speech e text analytics, integrando com os sistemas de monitoramento e BI.
REQUISITOS TÉCNICOS E CONHECIMENTOS
– Experiência comprovada em arquitetura de soluções com IA aplicada a negócios;
– Conhecimento em machine learning, deep learning, NLP/NLU, engenharia de dados e infraestrutura para IA;
– Familiaridade com plataformas como Dialogflow, Microsoft Bot Framework, Rasa, IBM Watson, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI ou similares;
Experiência com modelos de linguagem (LLMs) e frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, HuggingFace, LangChain, etc;
Vivência em ambientes de call center, cobrança ou atendimento ao cliente será um diferencial;
Domínio de linguagens como Python e familiaridade com conceitos de APIs, integrações, microserviços e automações;
Desejável conhecimento em arquiteturas orientadas a microsserviços, event-driven architecture, e MLOps.
