Conduzir pesquisas avançadas e criar soluções inovadoras voltadas à evolução de plataformas inteligentes, realizando testes em ambientes reais e coletando feedbacks para validação. O foco inclui aprimorar mecanismos de interpretação, automação de consultas, estruturação de memória conversacional e análises avançadas para apoiar decisões estratégicas.

Responsabilidades

Pesquisa e desenvolvimento científico
Criar, validar e publicar métodos avançados em IA (NLP, LLMs, RAG, agentes conversacionais, memória híbrida, otimização de contexto).
Desenvolver algoritmos proprietários para SQL conversacional contextualizado com metadados (OpenMetadata).
Estruturar modelos preditivos e prescritivos aplicados a datasets multissetoriais.
Projetar novas arquiteturas para pipelines de dados otimizados e bancos colunares.
Propor evoluções do mecanismo de memória(curto, médio e longo prazo).
Desenvolvimento experimental + produção
Criar protótipos, validar cientificamente e transformar em módulos de produção.
Avaliar performance dos modelos (accuracy, latency, recall, hallucination rate).
Colaborar na implementação com equipes de engenharia backend e frontend.
Interface com operações e produto
Traduzir achados de pesquisa em melhorias de produto.
Conduzir experimentos A/B de otimização do fluxo conversacional.
Apoiar decisões de arquitetura (RAG, Groq, MariaDB colunar, Redis, MongoDB, vetores).
Governança de dados e ética
Criar normas de uso ético de IA e dados sensíveis.
Auxiliar na formação de políticas de segurança e qualidade de dados.