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Analista de BI Sênior - 248785

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Qintess

O Mundo é ágil e nos cobra agilidade!Para vencer, a questão não é sobre atingir limites mas sim em se destacar em meio a padrões vigentes. Isto depende do quanto estamos dispostos a provocar as estruturas atuais para testar o novo, para inovar.As organizações criam o futuro através da visão e da estratégia que perseguem, experimentando e se desafiando a criar novos patamares de valor para seus mercados. É isto que nos inspira.Acreditamos que inovação é, antes de tudo, uma atitude. Decidir, surpreender, testar e implantar novas realidades e redefinir o futuro. Queremos criar ideias que transformem pessoas e, assim, impulsionar as pessoas a transformar o mundo.

Company details

Company typeLarge
Company size1001 - 5000

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Job description

A Qintess é especialista em potencializar a essência do seu negócio. Nossas soluções de transformação digital permitem que sua empresa opere com rapidez e flexibilidade, acompanhando as mudanças de um mercado em constante evolução.

Aliados às melhores práticas em ESG, desenvolvemos capacidades digitais com inteligência e design inovador para suportar nossos clientes na jornada em direção a um crescimento sustentável.

Hoje, a Qintess possui, aproximadamente, 3.000 funcionários e mais de 800 clientes, com operações em nove países. Entre os principais clientes estão sete das dez principais instituições financeiras do mundo, oito das dez maiores empresas de serviços públicos do Brasil e duas das três maiores empresas de telecomunicações do país.

Qintess. Accelerate your essence.

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Responsabilidades:

  • Liderar, junto à squad (engenharia, arquitetura, produto e segurança), o desenho e evolução dos componentes de IA do backend.
  • Definir e padronizar:
    • Contratos de APIs (REST)
    • Estrutura de respostas
    • Rastreabilidade e evidências
  • Projetar e implementar fluxos:
    • Síncronos (ex: chat em tempo real)
    • Assíncronos (ex: ingestão e reprocessamento em lote)
  • Desenvolver e otimizar serviços de inferência de LLMs, com foco em:
    • Performance (latência e throughput)
    • Uso eficiente de GPU
    • Observabilidade
  • Criar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation):
    • Extração e normalização de documentos (PDF, HTML, imagens com OCR)
    • Processamento (chunking e embeddings)
    • Enriquecimento de metadados
    • Armazenamento e consulta
  • Gerenciar ciclo de vida dos dados e índices:
    • Versionamento
    • Atualizações (upsert/delete)
    • Rebuild e rollback
  • Monitorar continuamente os sistemas:
    • Métricas de qualidade e performance
    • Dashboards
    • Auditoria e rastreabilidade
  • Garantir conformidade com:
    • LGPD
    • Controle de acesso (RBAC)
    • Boas práticas de governança de dados
  • Apoiar a definição de requisitos e comunicação técnica com stakeholders.

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MR

Marcus Rivera

Chief Revenue Officer

m.rivera@company.com
linkedin.com/in/marcusrivera
Unlocked after you apply
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