Infosys Brasil está em busca de profissionais com o perfil de Desenvolvedor Python (IA) para juntar-se ao nosso time.

Qualificações requeridas:

• Experiência sólida em desenvolvimento Python, com foco em aplicações de dados e Inteligência Artificial.
• Domínio de frameworks de IA Generativa, como LangChain, LlamaIndex, Haystack ou equivalentes.
• Vivência na implementação de RAG e RAG Agêntico em ambientes produtivos.
• Conhecimento aprofundado sobre embeddings e vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, pgvector).
• Experiência com APIs de LLMs: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, além de modelos open‑source (Llama, Mistral).
• Familiaridade com MCP (Model Context Protocol) e padrões de integração com agentes.
• Compreensão de protocolos A2A (Agent‑to‑Agent) aplicados a sistemas multiagentes.
• Experiência em orquestração de agentes e workflows utilizando CrewAI, AutoGen ou LangGraph.
• Conhecimento sólido em NLP, incluindo tokenização e técnicas de chunking.

Diferenciais (conhecimentos desejáveis):

• Experiência com fine‑tuning de modelos de linguagem.
• Conhecimento de técnicas de avaliação de LLMs (benchmarks, RAGAS, avaliações humanas).
• Familiaridade com MLOps e processos de deployment de modelos em produção.
• Experiência com soluções de IA multimodal (visão, áudio).
• Participação ou contribuições em comunidades de IA (artigos, open‑source, palestras).
• Certificações em Cloud AI/ML (AWS, GCP ou Azure).

Principais atividades e responsabilidades:

• Projetar e implementar arquiteturas avançadas de RAG (Retrieval‑Augmented Generation).
• Desenvolver soluções com RAG Agêntico, incluindo mecanismos de planejamento e execução autônoma.
• Criar, otimizar e manter pipelines de embeddings e bases de conhecimento vetoriais.
• Implementar integrações utilizando MCP, conectando modelos de IA a ferramentas externas.
• Desenvolver e orquestrar sistemas multiagentes com comunicação A2A.
• Realizar fine‑tuning, engenharia de prompts e ajustes contínuos para otimização dos modelos.
• Construir interfaces e APIs para interação entre usuários e sistemas baseados em IA.
• Avaliar e selecionar os modelos de linguagem mais adequados para cada necessidade do negócio.
• Implementar guardrails, validações e mecanismos de segurança para garantir a confiabilidade das respostas geradas pela IA.

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