Especialista de Inovação

Buscamos um profissional híbrido entre consultor, arquiteto e inovador, capaz de transformar desafios de negócio em soluções modernas de Dados e IA, conduzindo o cliente desde a visão  até a materialização de MVPs e casos reais de valor.  É legal que se tenha profundidade técnica para desenhar soluções escaláveis, seguras e aderentes aos padrões corporativos de grandes organizações.

Responsabilidades e atribuições

• Liderar iniciativas de inovação tecnológica e transformação digital.
• Identificar oportunidades de aplicação de IA Generativa e Analytics para resolver desafios de negócio.
• Desenvolver MVPs, Provas de Conceito (PoCs) e protótipos para validação de hipóteses.
• Definir arquiteturas modernas de dados e IA.
• Atuar como referência técnica em projetos de inovação.
• Apoiar áreas de negócio na identificação e priorização de casos de uso.
• Conduzir workshops de Design Thinking, Discovery e Ideação.
• Avaliar tendências de mercado, novas tecnologias e plataformas emergentes.
• Defabelecer boas práticas de AI Governance, Responsible AI e observabilidade.
• Trabalhar em conjunto com times de Engenharia, Dados, Arquitetura e Produtos.
• Apresentar soluções para clientes e stakeholders executivos. 

Requisitos e qualificações

• Dados & Analytics: Arquiteturas modernas de dados (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh, Data Fabric), Governança, Qualidade, MDM, Catálogo de Dados e processamento Batch/Streaming.
• Tecnologias de Dados: Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Spark, Kafka, Delta Lake e Apache Iceberg.
• Cloud: Microsoft Azure, AWS, Google Cloud Platform (GCP) e Oracle Cloud Infrastructure (OCI), além de Kubernetes, Docker, OpenShift, Terraform, IaC e FinOps.
• Inteligência Artificial: IA Generativa, LLMs, RAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Prompt Engineering, Fine-Tuning, AI Governance, Responsible AI e AI Observability.
• Frameworks e Plataformas de IA: LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, OpenAI, Gemini, Claude, Azure AI Foundry, Vertex AI, Amazon Bedrock e OCI Generative AI.
• AI Engineering: MCP, Tool/Function Calling, Context Engineering, Memory Architectures, Agent Orchestration, Semantic Search, Vector Search e Knowledge Graphs.
• Bancos Vetoriais: Pinecone, Weaviate, OpenSearch Vector Engine e PostgreSQL + pgvector.
• Desenvolvimento: Python, Java, FastAPI, Flask e Spring Boot.
• MLOps / LLMOps: MLflow, Kubeflow, Databricks ML, Azure ML, Vertex AI Pipelines, SageMaker,

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