Cargo
Especialista em Integração de IA, MCP e Fluxos No-Code/Low-Code
Dados da Bolsa
Bolsa de Desenvolvimento Tecnológico - Nível I
Valor: R$ 5 200,00 (não negociável, recurso Fapemig)
Duração: 12 meses, prorrogável conforme entregas e disponibilidade
Início previsto: Junho / 2025
Local: Home-office, residência obrigatória em Minas Gerais
Dedicação: 40 h / semana
Regras Fapemig
Não possuir MEI, vínculo CLT, nem outra bolsa ativa.
Residir em Minas Gerais.
Propósito
Guiar a EnvironBIT na transição de automações pontuais para ecossistemas de agentes autônomos, conectados por MCP e orquestrados em plataformas low-code, garantindo interoperabilidade, escalabilidade e segurança.
Descrição Geral Atualizada
O(a) bolsista iniciará criando agentes de IA conversacionais e processuais sobre plataformas low-/no-code (n8n, LangFlow, Flowise, CrewAI, LangGraph) integrados ao CRM e demais sistemas internos. Conforme o projeto amadurecer:
Fase 2 - Dados & RAG: implementará pipelines de pré-processamento, limpeza e ingestão em indexadores vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) para Agentic RAG;
Fase 3 - Modelos Preditivos: conectará modelos de ML (classificação, recomendação, previsão) aos agentes, viabilizando decisões baseadas em dados;
Fase 4 - MLOps Essencial: estabelecerá monitoramento de métricas, versionamento e fallback seguro, utilizando práticas inspiradas em frameworks open-source de observabilidade.
Atividades Principais
1. Agentes Multi-função para Gestão e CRM
Construir agentes com LangFlow/Flowise/CrewAI/LangGraph ou n8n, consumindo APIs do CRM, ferramentas internas e LLMs (OpenAI, Gemini, Anthropic).
Padronizar integrações usando MCP, reduzindo tempo de onboarding de novas fontes de dados.
2. Pré-Processamento de Dados & Agentic RAG
Criar pipelines low-code que limpem, classifiquem e versionem dados em escala.
Indexar documentos em vetores e construir cadeias RAG auto-corrigíveis.
3. Integração de Modelos Preditivos
Orquestrar modelos treinados pela equipe de Data Science via MCP/function-calling para que agentes consumam previsões em tempo real.
4. Monitoramento, Segurança e Ajustes Contínuos
Estabelecer métricas de uso, custo e exatidão; criar dashboards de alertas.
Implementar boas práticas de MLOps leve (logging estruturado, versionamento de prompt/fluxo, rollback).
Requisitos Obrigatórios
1. Formação
Doutorado em área correlata ou graduação + 6 anos de P&D/ inovação.
2. Ferramentas Low-/No-Code
Proficiência comprovada em n8n, LangFlow, Flowise, CrewAI, LangGraph.
3. Integração MCP & APIs
Experiência em padronizar chamadas de ferramentas via MCP/Function Calling.
4. Dados & Vetores
Vivência com limpeza de dados, bancos SQL/NoSQL e indexadores vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB).
5. Prompt Engineering & Fine-Tuning Leve
Capacidade de projetar prompts condicionais e rotinas de ajuste rápido por RAG ou LoRA.
6. MLOps Inicial
Noções de versionamento de modelos, teste A/B, SLOs e observabilidade.
Aptidões Desejadas
Computação em Nuvem (AWS/GCP/Azure) - uso de serviços gerenciados e GPUs sob demanda.
Segurança & Compliance - gestão de chaves/tokens, DLP, GDPR/LGPD.
Streaming de Dados (Kafka, Pub/Sub) para integrações near-real-time.
Ciência de Dados - métricas de avaliação, explicabilidade, fairness.
Soft Skills
Análise Sistêmica - decompor problemas complexos em fluxos modulares.
Comunicação Técnica - traduzir requisitos de negócio em automações claras.
Proatividade & Aprendizado Contínuo - explorar rapidamente novos frameworks low-code e práticas agentic.
Colaboração - atuar como ponte entre gestão, CRM e Data Science, fomentando cultura de IA responsável.
BR - Curitiba
May 8, 2025
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May 8, 2025
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BR - São Paulo
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BR - São Paulo
May 8, 2025
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BR - São Paulo
May 8, 2025
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May 8, 2025
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Clickideia Tecnologia Educacional
BR - Brasília
May 8, 2025
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May 5, 2025
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May 8, 2025
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