ENGENHEIRO DE PROMPT

No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!Junte-se a nós e seja parte da mudança!

Responsabilidades e atribuições

Principais atribuições1. Engenharia de promptsCriar, testar e otimizar prompts para modelos de: Texto

Imagem

Áudio

Soluções multimodais.Desenvolver prompts: Simples

Encadeados

Parametrizados

Orientados ao uso de ferramentas.Projetar estruturas para: Definição de persona e contexto

Uso de exemplos — few-shot prompting

Raciocínio estruturado

Classificação e extração de dados

Geração de textos

Chamadas de funções e APIs

Recuperação de informações em bases internas.Criar bibliotecas reutilizáveis de prompts, templates e componentes de IA

Adaptar prompts a diferentes modelos, provedores, idiomas e casos de uso.2. Desenvolvimento de soluções com IA generativaTransformar requisitos de produto e negócio em soluções baseadas em LLMs

Participar da construção de: Agentes

Chatbots

Copilotos

Automações inteligentes.Projetar fluxos de conversação e tomada de decisão

Integrar modelos de IA com: APIs

Bancos de dados

Sistemas corporativos

Ferramentas externas.Trabalhar com arquiteturas como: RAG — geração aumentada por recuperação

Agentes com uso de ferramentas

Workflows de múltiplas etapas

Memória conversacional

Classificação e roteamento de solicitações.3. Avaliação e garantia de qualidadeCriar conjuntos de testes e benchmarks para avaliar prompts

Definir métricas de avaliação, como: Precisão

Relevância

Consistência

Completude

Taxa de alucinação

Aderência ao formato

Latência

Custo por execução.Comparar diferentes modelos e estratégias de prompt

Realizar testes com casos: Normais

Extremos

Ambíguos

Adversariais.Implantar processos de avaliação contínua em produção

Analisar falhas e ajustar: Prompts

Contextos

Dados

Regras de validação.4. Segurança, privacidade e governançaIdentificar e reduzir riscos relacionados a: Prompt injection

Vazamento de informações

Geração de conteúdo inadequado

Respostas não autorizadas

Uso indevido de ferramentas

Exposição de dados pessoais ou confidenciais.Criar instruções de segurança, regras de recusa e limites operacionais

Aplicar princípios de: LGPD

Privacidade

Governança de IA.Definir mecanismos de: Validação

Filtragem

Auditoria das respostas.Apoiar a criação de políticas para uso responsável de IA.5. Trabalho com dados e contextoDefinir quais informações devem ser fornecidas ao modelo e em qual formato

Estruturar documentos, metadados e bases de conhecimento para uso por IA

Apoiar estratégias de: Segmentação

Indexação

Recuperação de documentos.Avaliar a qualidade, atualidade e confiabilidade das fontes

Projetar formatos estruturados de entrada e saída

Trabalhar especialmente com: JSON

JSON Schema

Esquemas validáveis.6. Colaboração multidisciplinarTrabalhar em conjunto com profissionais de: Produto

Engenharia de software

Dados

Segurança

Jurídico

Áreas de negócio.Entrevistar usuários e especialistas para entender necessidades e restrições

Documentar: Decisões

Padrões

Versões

Resultados de experimentos.Orientar engenheiros, analistas e profissionais juniores

Comunicar limitações, riscos e resultados técnicos para públicos não técnicos.7. Operação e melhoria contínuaMonitorar o comportamento dos modelos em produção

Identificar alterações de desempenho causadas por: Mudanças no modelo

Dados

Contexto.Controlar versões de prompts e configurações

Otimizar: Custo

Velocidade

Estabilidade

Escalabilidade.Criar mecanismos de: Fallback

Revisão humana

Tratamento de erros.Acompanhar novidades em modelos, frameworks e técnicas de IA generativa.

Requisitos e qualificações

Requisitos Experiência avançada com LLMs e modelos multimodais

Domínio de técnicas de prompt engineering

Conhecimento de Python ou outra linguagem de programação

Experiência com APIs de modelos de IA

Conhecimento de: RAG

Embeddings

Bancos vetoriais

Busca semântica.Familiaridade com: Agentes

Function calling

Orquestração de fluxos.Noções de: Machine learning

Processamento de linguagem natural

Avaliação de modelos.Experiência com: JSON Schema

APIs REST

Bancos de dados

Sistemas distribuídos.Conhecimento de: Observabilidade

Testes automatizados

Controle de versões.Noções de cloud computing

Conhecimentos em DevOps e MLOps serão considerados diferenciais.Diferenciais importantesExperiência em setores como: Financeiro

Jurídico

Saúde

Atendimento

Tecnologia.Participação em projetos de IA em produção

Experiência com avaliação humana e criação de datasets de teste

Conhecimento de: Fine-tuning

LoRA

Treinamento supervisionado.Experiência com plataformas de observabilidade e avaliação de LLMs

Conhecimento em segurança de aplicações de IA

Inglês técnico avançado

Histórico comprovado de: Redução de custos

Aumento de precisão

Automação mensurável.

Informações adicionais

🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição

👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas

📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado

🗣 Mentoring

💉 Clube de vantagens para consultas e exames

🏥 Assistência médica

🦷 Assistência odontológica

💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos

🛫 Clube de viagens

🐶 Convênio para pets.