Bolsista de Inovação em IA para Desenvolvimento de Software - Home Office

Atue em projetos de inovação em empresas por meio de bolsa do programa Inova Talentos.

Atividades:

• Apoiar estudos e pesquisas sobre o uso de inteligência artificial, modelos de linguagem e agentes no apoio ao ciclo de desenvolvimento de software (por exemplo: requisitos, testes, documentação).
• Contribuir na definição e documentação de uma arquitetura conceitual para uma solução de apoio a times de desenvolvimento (funcionalidades, principais integrações e critérios de avaliação).
• Apoiar a organização e preparação de conjuntos de dados relacionados ao desenvolvimento de software (documentos, tarefas, códigos, registros de mudanças) para uso em análises e modelos de IA.
• Colaborar no desenvolvimento e teste de protótipos que utilizem IA para apoiar atividades de engenharia de software, realizando experimentos e registrando resultados.
• Apoiar o desenho e a implementação de pipelines de dados e modelos para soluções de IA aplicadas ao ciclo de desenvolvimento de software (SDLC).
• Contribuir no desenvolvimento e avaliação de componentes de processamento de linguagem (por exemplo, tokenizers e modelos de linguagem em português e código), analisando eficiência e cobertura.
• Participar de treinamentos piloto de modelos em menor escala para validar o funcionamento fim a fim (dados, treinamento, avaliação, monitoramento), identificando gargalos e oportunidades de melhoria.
• Apoiar treinamentos e ajustes de modelos de linguagem de maior porte, incluindo validações de domínio e verificações de segurança e privacidade de dados.
• Colaborar em etapas de pós-treinamento e especialização de modelos (por exemplo, ajustes direcionados a casos de uso internos e testes de robustez/segurança).
• Definir e acompanhar métricas de desempenho da solução aplicada ao desenvolvimento de software, realizando experimentos controlados “antes e depois” em tarefas representativas.
• Apoiar ajustes em agentes, prompts, parâmetros e configurações dos modelos, incluindo testes de regressão para garantir estabilidade e qualidade das melhorias.
• Contribuir na implementação de ambientes de execução em nuvem para modelos de IA (serviços de API, autenticação, limites de uso, monitoramento) e na integração com ferramentas utilizadas pelas equipes de desenvolvimento (como plataformas de gestão de demandas, IDEs e ferramentas de qualidade), apoiando um rollout gradual para os times.
• Participar de interações com equipes técnicas para entendimento de necessidades, validação de usos da solução e identificação de oportunidades de melhoria.
• Auxiliar na produção de documentação técnica e materiais de uso (guias, exemplos, relatórios de resultados) para apoiar adoção e evolução da solução.

Requisitos técnicos mínimos:

• Experiência técnica em pesquisa aplicada e projetos complexos de LLMs/SLMs (arquitetura, estratégia de dados, treinamento do zero e pós-treino, fine-tuning e avaliação/observabilidade)
• Vivência com pipelines de dados (curadoria, deduplicação, filtros de qualidade, PII redaction).
• Experiência com treinamento distribuído e otimização de SLMs/LLMs
• Expertise avançada em deep learning e modelos de linguagem (eficiência, estabilidade de treino, avaliação e segurança).
• Experiência com RAG, índices vetoriais, reranking e avaliação de recuperação
• Experiência em frentes de pesquisa aplicada e integração de IA generativa em produtos (LLMOps/serving).
• Familiaridade com observabilidade de modelos e versionamento (model registry/experiment tracking)
• Capacidade comprovada de estruturar experimentos, definir métricas, analisar resultados e orientar times.
• Capacidade de produzir relatórios técnicos e documentação reprodutível
• Conhecimento aplicado de LGPD/governança de dados e práticas de anonimização

Requisitos Técnicos desejáveis/diferencial:

• Experiência em plataformas multi-tenant para produtos de IA com agentes e automações no SDLC (PR review, testes, documentação) integradas a ferramentas corporativas