Atue em projetos de inovação em empresas por meio de bolsa do programa Inova Talentos. Atividades: Apoiar estudos e pesquisas sobre o uso de inteligência artificial, modelos de linguagem e agentes no apoio ao ciclo de desenvolvimento de software (por exemplo: requisitos, testes, documentação). Contribuir na definição e documentação de uma arquitetura conceitual para uma solução de apoio a times de desenvolvimento (funcionalidades, principais integrações e critérios de avaliação). Apoiar a organização e preparação de conjuntos de dados relacionados ao desenvolvimento de software (documentos, tarefas, códigos, registros de mudanças) para uso em análises e modelos de IA. Colaborar no desenvolvimento e teste de protótipos que utilizem IA para apoiar atividades de engenharia de software, realizando experimentos e registrando resultados. Apoiar o desenho e a implementação de pipelines de dados e modelos para soluções de IA aplicadas ao ciclo de desenvolvimento de software (SDLC). Contribuir no desenvolvimento e avaliação de componentes de processamento de linguagem (por exemplo, tokenizers e modelos de linguagem em português e código), analisando eficiência e cobertura. Participar de treinamentos piloto de modelos em menor escala para validar o funcionamento fim a fim (dados, treinamento, avaliação, monitoramento), identificando gargalos e oportunidades de melhoria. Apoiar treinamentos e ajustes de modelos de linguagem de maior porte, incluindo validações de domínio e verificações de segurança e privacidade de dados. Colaborar em etapas de pós-treinamento e especialização de modelos (por exemplo, ajustes direcionados a casos de uso internos e testes de robustez/segurança). Definir e acompanhar métricas de desempenho da solução aplicada ao desenvolvimento de software, realizando experimentos controlados “antes e depois” em tarefas representativas. Apoiar ajustes em agentes, prompts, parâmetros e configurações dos modelos, incluindo testes de regressão para garantir estabilidade e qualidade das melhorias. Contribuir na implementação de ambientes de execução em nuvem para modelos de IA (serviços de API, autenticação, limites de uso, monitoramento) e na integração com ferramentas utilizadas pelas equipes de desenvolvimento (como plataformas de gestão de demandas, IDEs e ferramentas de qualidade), apoiando um rollout gradual para os times. Participar de interações com equipes técnicas para entendimento de necessidades, validação de usos da solução e identificação de oportunidades de melhoria. Auxiliar na produção de documentação técnica e materiais de uso (guias, exemplos, relatórios de resultados) para apoiar adoção e evolução da solução. Requisitos técnicos mínimos: Experiência técnica em pesquisa aplicada e projetos complexos de LLMs/SLMs (arquitetura, estratégia de dados, treinamento do zero e pós-treino, fine-tuning e avaliação/observabilidade) Vivência com pipelines de dados (curadoria, deduplicação, filtros de qualidade, PII redaction). Experiência com treinamento distribuído e otimização de SLMs/LLMs Expertise avançada em deep learning e modelos de linguagem (eficiência, estabilidade de treino, avaliação e segurança). Experiência com RAG, índices vetoriais, reranking e avaliação de recuperação Experiência em frentes de pesquisa aplicada e integração de IA generativa em produtos (LLMOps/serving). Familiaridade com observabilidade de modelos e versionamento (model registry/experiment tracking) Capacidade comprovada de estruturar experimentos, definir métricas, analisar resultados e orientar times. Capacidade de produzir relatórios técnicos e documentação reprodutível Conhecimento aplicado de LGPD/governança de dados e práticas de anonimização Requisitos Técnicos desejáveis/diferencial: Experiência em plataformas multi-tenant para produtos de IA com agentes e automações no SDLC (PR review, testes, documentação) integradas a ferramentas corporativas

Exigências

• Escolaridade Mínima: Pós-graduação - Doutorado

• Experiência desejada: Entre 1 e 3 anos
• Disponibilidade para viajar

Habilidades

• Atuação
• Bolsa
• Desenvolvimento de inovação
• Desenvolvimento de software
• Desenvolvimento de soluções
• Engenharia de software
• Hardware
• Inovação
• Melhoria de processos
• Projetos de pesquisa