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Polaris · Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil

Senior Solutions Analyst

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Stack mentioned

ragllmrailshtmlcssjavascripttypescriptreactpythonfastapianthropicopenaigitci/cddockeroauthsqlmysqlawsec2

Principais Responsabilidades

- Implementar as soluções de IA priorizadas pelo CoE — do protótipo à produção.

- Projetar e construir pipelines de RAG sobre a base documental interna.

- Integrar APIs de LLM ao stack legado da Brasilcap, dentro do ambiente de IA homologado pelo grupo BB Seguros.

- Atuar como referência técnica sênior para as áreas de negócio que constroem suas próprias soluções de IA: revisão de código, definição de padrões do CoE, mentoria técnica.

- Implementar os guard-rails técnicos mínimos do trilho de governança: revisão humana obrigatória, trilha de auditoria, isolamento de dado de titular.

- Desenhar e manter evals para capturar regressões de qualidade antes que afetem o usuário final.

- Monitorar soluções em produção — custo, latência, qualidade das respostas etc.

- Documentar arquitetura, decisões técnicas e riscos de cada solução para a interface de governança e para o inventário do CoE.

Requisitos Técnicos

Frontend

- HTML, CSS e JavaScript/TypeScript para telas internas (painéis, formulários, interfaces de chat)

- Framework leve (React ou equivalente) — nível funcional, suficiente para protótipos e ferramentas internas

Backend

- Python como linguagem principal, com domínio avançado (exigência de nível sênior)

- Frameworks de API (FastAPI ou equivalente) para expor soluções como serviços internos

- Arquitetura de agentes e orquestração de LLM: RAG, function calling, integração com APIs de modelos (Anthropic, OpenAI ou solução homologada)

- Desenho e manutenção de evals — testes que capturam regressão de qualidade antes de afetar o usuário

- Boas práticas de engenharia: versionamento (Git), testes automatizados, CI/CD, containerização (Docker)

- Capacidade de análise sobre latência e custo de sistemas LLM

- Experiência com autenticação e autorização (JWT, OAuth2).

Banco de Dados

- SQL avançado (MySQL ou equivalente) para bases internas estruturadas

- Bancos vetoriais (pgvector ou solução homologada) para pipelines de RAG

- Modelagem de dados aplicada — suficiente para viabilizar soluções sem depender de projeto de dados prévio

Cloud

- Experiência sólida AWS, especialmente: EC2, S3, RDS, Lambda, AWS Batch, API Gateway

- Deploy de serviços via containers e APIs gerenciadas, com monitoramento de custo, latência e degradação de performance

- Controles de segurança em nuvem: isolamento de dados, criptografia e gestão de acesso.

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