Somos o banco BV, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, com mais de 37 anos de experiência no mercado. Temos como propósito viabilizar os sonhos e projetos dos nossos clientes, transformando crédito em relacionamento. E pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a Melhor Instituição Financeira para Trabalhar, segundo o ranking 2025 do GPTW!
A nossa cultura é ágil, digital e centrada no cliente. Combinamos pessoas e tecnologia para orquestrar e impulsionar as nossas entregas. O nosso crédito não é apenas um número. É relacionamento forte e real.
Buscamos uma pessoa especialista para atuar como referência técnica no CoE de GenAI do banco BV, combinando Ciência de Dados, pesquisa aplicada e engenharia para desenvolver, avaliar e evoluir soluções de IA Generativa e agentes.
Essa pessoa explorará novas abordagens e desenvolverá, de forma hands-on, agentes, provas de conceito e outras soluções de IA. Trabalhará com as áreas do banco para compreender desafios reais, formular hipóteses e transformar avanços técnicos e científicos em soluções e capacidades reutilizáveis pelo BV.
A posição exige pensamento científico, repertório técnico e capacidade de conduzir projetos da investigação à implementação e validação. Trata-se de pesquisa aplicada, orientada à solução de problemas reais, em colaboração com áreas internas, parceiros, empresas, universidades e pesquisadores.
Principais Responsabilidades:
- Pesquisar e experimentar abordagens em IA Generativa, incluindo agentes, LLMs, SLMs, modelos multimodais, RAG e fine-tuning.
- Trabalhar com as áreas do banco para compreender desafios, formular hipóteses e desenvolver soluções de IA aplicadas a problemas reais.
- Conduzir projetos de forma hands-on, da experimentação à implementação e validação, integrando modelos, dados, APIs, ferramentas, memória, retrieval e guardrails.
- Estruturar experimentos, datasets, baselines, métricas e critérios de avaliação, comparando alternativas internas, de parceiros e de mercado.
- Avaliar agentes de ponta a ponta e investigar falhas, considerando qualidade, grounding, memória, ferramentas, robustez, custo e desempenho.
- Desenvolver componentes, benchmarks, métodos e aceleradores reutilizáveis, contribuindo para frentes estratégicas de memória, avaliação e monitoramento de agentes.
- Incorporar requisitos de qualidade, segurança, privacidade e Responsible AI, compartilhar os aprendizados e atuar como referência técnica para o CoE e demais áreas.
Requisitos Técnicos:
- Experiência sólida em Ciência de Dados, IA Generativa e desenvolvimento de agentes ou outras soluções de IA.
- Domínio de Python, boas práticas de desenvolvimento, testes e integração por APIs.
- Experiência com experimentação, métricas, avaliação de modelos, prompts e agentes, análise de resultados e investigação de erros.
- Experiência com RAG, embeddings, bancos vetoriais, chunking, retrieval, reranking e grounding.
- Experiência com frameworks de agentes, como ADK ou equivalentes, e conhecimento de planejamento, memória, ferramentas, orquestração e fluxos multiagentes.
- Conhecimento de LLMOps e observabilidade, incluindo tracing, versionamento e monitoramento de qualidade, custo e latência.
- Experiência com cloud e serviços de IA, preferencialmente GCP e Vertex AI, ou plataformas equivalentes.
- Capacidade de acompanhar avanços técnicos e científicos e transformá-los em soluções aplicáveis.
Competências Esperadas:
- Pensamento científico e capacidade de transformar desafios em hipóteses verificáveis.
- Curiosidade por pesquisa aplicada e tecnologias emergentes.
- Profundidade técnica, atuação hands-on e autonomia em problemas pouco estruturados.
- Capacidade de comparar alternativas e decidir com base em evidências.
- Visão crítica sobre aplicabilidade, qualidade, limitações e riscos.
- Comunicação clara e colaboração com públicos técnicos, executivos, áreas de negócio e parceiros externos.
- Experiência com fine-tuning, PEFT, LoRA, quantização ou modelos open source.
Para gente será um diferencial:
- Pós-graduação, mestrado ou doutorado em área quantitativa ou tecnológica.
- Experiência com pesquisa aplicada, inovação e implementação de soluções de IA em problemas reais.
- Experiência em instituição financeira ou ambiente regulado.
- Conhecimento de MCP, A2A, Graph RAG, knowledge graphs ou sistemas multiagentes.
- Produção técnica relevante, como artigos, relatórios, apresentações, projetos open source ou participação em comunidades especializadas.
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