Artificial Intelligence Specialist

EnvironBIT
BR - maracanaú
May 6, 2025

CargoEspecialista em Integração de IA, MCP e Fluxos No-Code/Low-CodeDados da BolsaBolsa de Desenvolvimento Tecnológico - Nível IValor:
R$ 5 200,00 (não negociável, recurso Fapemig)Duração:
12 meses, prorrogável conforme entregas e disponibilidadeInício previsto:
Junho / 2025Local:
Home-office, residência obrigatória em Minas GeraisDedicação:
40 h / semanaRegras FapemigNão possuir MEI, vínculo CLT, nem outra bolsa ativa.Residir em Minas Gerais.PropósitoGuiar 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 AtualizadaO(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 Principais1.
Agentes Multi-função para Gestão e CRMConstruir 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 RAGCriar 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 PreditivosOrquestrar modelos treinados pela equipe de Data Science via MCP/function-calling para que agentes consumam previsões em tempo real.4.
Monitoramento, Segurança e Ajustes ContínuosEstabelecer métricas de uso, custo e exatidão; criar dashboards de alertas.Implementar boas práticas de MLOps leve (logging estruturado, versionamento de prompt/fluxo, rollback).Requisitos Obrigatórios1.
FormaçãoDoutorado em área correlata ou graduação + 6 anos de P&D/ inovação.2.
Ferramentas Low-/No-CodeProficiência comprovada em n8n, LangFlow, Flowise, CrewAI, LangGraph.3.
Integração MCP & APIsExperiência em padronizar chamadas de ferramentas via MCP/Function Calling.4.
Dados & VetoresVivência com limpeza de dados, bancos SQL/NoSQL e indexadores vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB).5.
Prompt Engineering & Fine-Tuning LeveCapacidade de projetar prompts condicionais e rotinas de ajuste rápido por RAG ou LoRA.6.
MLOps InicialNoções de versionamento de modelos, teste A/B, SLOs e observabilidade.Aptidões DesejadasComputação 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 SkillsAnálise 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.

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