Requisitos Técnicos: Experiência em Ciência de Dados e Engenharia de IA: Conhecimento profundo em desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning. Experiência com as principais ferramentas e serviços da AWS relacionados à IA, incluindo AWS Bedrock, Lambda, DynamoDB, S3, IAM (permissões na AWS). Integração com Nuvem: Capacidade de desenvolver e integrar soluções com serviços de nuvem, especificamente AWS e Azure. Experiência no uso das principais APIs de IA, incluindo, mas não se limitando a: OpenAI GPT-4 AWS Sagemaker Azure Cognitive Services (Text Analytics, Computer Vision, Speech) Google Cloud AI (AutoML, Cloud Vision, Natural Language API) Desenvolvimento e Implementação de IA Generativa: Conhecimento e experiência prática com LangChain, especialmente no uso de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e tool calling. Experiência na implementação de agentes de IA utilizando AWS Bedrock. Habilidade em desenvolver soluções do zero utilizando IA generativa, integrando com pipelines de ML e serviços de nuvem. Arquitetura e Desenvolvimento de Soluções: Capacidade de projetar e desenvolver arquiteturas de sistemas complexos utilizando AWS e Azure. Experiência com orquestração de funções Lambda e utilização de APIs para comunicação entre serviços. Conhecimento em armazenar e gerenciar memória de conversas em longo prazo utilizando DynamoDB. Habilidades Complementares: Proficiência em Python e frameworks relacionados, como FastAPI. Experiência com bancos de dados NoSQL e SQL. Habilidade para trabalhar com metodologias ágeis e ferramentas de versionamento de código (Git). Capacidade de resolver problemas de integração entre front-end e back-end. Diferenciais: Experiência com o desenvolvimento de chatbots e assistentes virtuais. Familiaridade com ferramentas de DevOps e CI/CD. Conhecimento em processamento de linguagem natural (NLP) e técnicas de deep learning.