Especialista em Inteligência Artificial; Plataforma de IA em Bancos Digitais

Um banco digital tem várias equipes querendo usar IA: atendimento, antifraude, crédito, cobrança. Cada uma contratou um modelo por conta própria, guarda chave de acesso de um jeito, mede qualidade de outro e ninguém sabe o custo total. A decisão é construir uma plataforma comum de IA, com gateway de modelos, registro de versões, avaliação padronizada e controles de risco.

A arquitetura precisa equilibrar liberdade e controle. As equipes escolhem o modelo, mas passam por camadas que mascaram dado pessoal, aplicam limites de uso, registram prompt e resposta para auditoria e cortam fluxos acima do orçamento. Um modelo novo só entra em produção depois de avaliação com critério escrito, e existe plano de reversão quando a qualidade cai.

Você desenha a arquitetura, escolhe o que construir e o que comprar, define o método de avaliação, orienta os engenheiros e responde ao jurídico e ao risco sobre o que a plataforma garante e o que não garante. O resultado se mede por equipes usando a plataforma, tempo para colocar um caso novo no ar, custo por fluxo e incidentes de dado.

• Desenhar a arquitetura da plataforma: gateway, registro de modelos, avaliação, observabilidade e custo
• Decidir com critério escrito o que construir, o que adotar de mercado e o que evitar
• Definir o método padrão de avaliação por tipo de caso e o limiar de aprovação para produção
• Estabelecer as camadas de proteção: mascaramento de dado pessoal, limites e registro de auditoria
• Orientar engenheiros das equipes de produto na adoção e revisar os desenhos mais sensíveis
• Definir o plano de reversão e a resposta a incidentes com modelo
• Preparar com jurídico e risco a documentação sobre limites e controles
• Acompanhar o custo por equipe e propor otimizações

• Visão de arquitetura de sistemas de IA em produção, de modelos de mercado a modelos abertos
• Domínio de MLOps: versionamento, implantação, monitoramento e reversão
• Método de avaliação de modelos de linguagem e de modelos tradicionais
• Entendimento de risco de IA em serviços financeiros e de privacidade de dados
• Capacidade de decidir entre alternativas e registrar o raciocínio
• Conversa com as áreas de risco, jurídico e engenharia sobre o que a plataforma garante

• Experiência com gateways e roteamento de modelos
• Conhecimento de gestão de risco de modelo em instituição financeira
• Prática com infraestrutura de GPU e inferência própria
• Padrões de observabilidade de IA
• Mentoria de engenheiros

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada decisão de arquitetura vira um texto curto, lido e questionado por outros engenheiros antes de valer. A pessoa nesta posição acompanha as equipes na adoção e mede o uso da plataforma toda semana. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

• Python
• LLMs
• MLOps
• Py Torch
• Avaliação de modelos
• Nuvem
• Governança de IA
• Gateway de modelos

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.