AI Engineer com Langchain ou Llama (BRL 15K/mês PJ)

REMUNERAÇÃO

• BRL 15K/mês (PJ)
  
  

Nosso cliente é uma empresa desenvolvedora de software, orientada a projetos de média e alta complexidade, com atuação em empresas de todos os portes, segmentos e indústrias.

Tem um time diversificado e capacitado nas tecnologias mais modernas para construção de softwares escaláveis e seguros.

Possuem mais de uma década de experiência na construção de softwares.

REQUISITOS

1 - Python

2 - Basico React

3 - Basico de NodeJS

4 - LLAMA Index ou Lang-chain (Detalhar mais)

5 - Basico Javascript/Typescript

6 - Basico de AWS (Lambda, S3)

7 - MongoDB

8 - Basico de geracao de embeddings (Detalhar mais)

9 - Basico de IA generativa (OpenAI)

10 - Basico Docker

### *4 - LLAMA Index ou LangChain*

*O que é:*

São ferramentas utilizadas para integrar e organizar fluxos de trabalho de inteligência artificial, especialmente com modelos de linguagem. Ambas ajudam no desenvolvimento de soluções baseadas em IA generativa, como assistentes virtuais e sistemas de recomendação, com foco em simplificar a interação entre modelos de linguagem e fontes de dados.

*Habilidades esperadas:*

• Entendimento básico de *LLAMA Index* (anteriormente GPT Index) para conectar LLMs a bancos de dados/documentos, permitindo respostas baseadas em contexto local
• Conhecimento de *LangChain*, que estrutura pipelines de IA, orquestrando modelos de linguagem com outras ferramentas como APIs, banco de dados e sistemas externos
• Experiência em criar fluxos simples, como:
• Consultas a bases de conhecimento usando embeddings
• Implementação de agentes que utilizam contextos de documentos para gerar respostas
  
  

*Exemplo de tarefa esperada:*

Construir um chatbot que consiga responder perguntas com base em dados de uma base MongoDB, utilizando embeddings e um modelo como OpenAI GPT para elaborar respostas contextualizadas.

### *8 - Básico de geração de embeddings*

*O que é:*

Embeddings são representações vetoriais de dados (como texto ou imagens) que permitem que sistemas de IA processem, comparem e busquem informações de forma eficiente. Essa habilidade é importante para criar buscas semânticas e sistemas que entendam contextos.

*Habilidades esperadas:*

• Entendimento básico de *como gerar embeddings* usando bibliotecas como OpenAI ou Sentence Transformers
• Familiaridade com *aplicações práticas*, como busca semântica, comparação de similaridade entre textos, ou clustering de dados
• Conhecimento sobre como salvar e consultar esses vetores no MongoDB
  
  

*Ferramentas e tecnologias úteis:*

• *OpenAI* (API para gerar embeddings com modelos como text-embedding-ada)
  
  

*Exemplo de tarefa esperada:*

Criar um índice de embeddings de documentos para que o sistema possa realizar buscas contextuais ou fornecer sugestões baseadas em similaridade textual.

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