Construir e evoluir sistemas multi-agentes com orquestração de tarefas complexas e delegação entre agentes especializados;
Desenvolver estratégias de prompting, avaliação de qualidade de outputs (LLM evals) e melhoria contínua de resultados;
Implementar pipelines de busca semântica e indexação vetorial para recuperação de conteúdo;
Monitorar comportamento de modelos em produção e propor ajustes para manutenção de qualidade e relevância.
Projetar e implementar sistemas de IA baseados em LLMs, incluindo pipelines de RAG, agentes autônomos e fluxos de processamento de linguagem natura;
Desenvolver e manter APIs e microsserviços que expõem capacidades de IA para outros sistemas e produto;
Definir e documentar arquiteturas de solução para casos de uso de IA, avaliando trade-offs entre abordagens (fine-tuning vs. prompt engineering vs. RAG, por exemplo);
Integrar modelos e APIs de IA (Gemini, Claude, OpenAI) em...