Especialista em Ciência de Dados | IA Generativa e Agentes

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.

Diversidade e inclusão

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