Deskripsi Pekerjaan
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Ringkasan Yukerja
Lowongan Arquiteto IA Sênior di Banco BV kami kurasi dari Himalayas (kategori Teknologi & IT). Posisi ini ditandai sebagai remote — pastikan timezone dan syarat lokasi kandidat di deskripsi resmi. Yukerja.com bukan pemberi kerja — lamaran diproses di situs sumber resmi.
Dá uma olhada nos desafios que te esperam aqui no BV:
- Definir a arquitetura dos agentes, considerando escalabilidade, modularidade, interoperabilidade e segurança.
- Determinar a quantidade de subagentes necessários, com base nos objetivos funcionais e técnicos do projeto
- Escolher padrões arquiteturais adequados (ex: microserviços, event-driven, serverless).
- Definir sigla e módulos conforme a capacidade e alinhada ao BIAN.
- Mapear os dados necessários para contexto do agente
- Mapear a integração entre o agente e os sistemas, descrevendo as tools necessárias.
- Definir estratégias de consumo e exposição de APIs, incluindo gateways
- Definir mecanismos de controle de acesso, criptografia e monitoramento.
- Levantar e validar requisitos técnicos (performance, disponibilidade, segurança, escalabilidade).
- Traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas para os times de desenvolvimento e ciência de dados.
- Atuar como ponte entre áreas técnicas e de negócio, facilitando a comunicação e entendimento mútuo.
- Apoiar outros membros do time (engenheiros, cientistas de dados, analistas) com boas práticas de arquitetura.
- Avaliar impactos sistêmicos de mudanças nos fluxos.
- Influenciar positivamente e promover a adoção de soluções arquiteturais sólidas.
Para gente será importante que tenha os requisitos e conhecimentos abaixo:
- Forte experiência em Arquitetura , Conceitos de APIs, microsserviços, modularidade e mensageria, além de interpretação de diagramas de arquitetura.
- Noções de segurança, versionamento e escalabilidade.
- Conhecimento em arquitetura de agentes/multiagentes de IA
- Conhecimento de framework de agentes (ADK google, LangChain....)
- Fundamentos de IA: tipos de agentes, pipelines de ML, NLP, LLMs, RAG, Contexto, Embeding .
- Ciclo de vida de modelos: treinamento, validação, deploy, monitoramento.
- Noções de plataformas de IA e processo de entrega dos agentes (desenvolvimento até produção).
- Princípios de governança de agentes inteligentes: responsabilidade, rastreabilidade, transparência.
- Modelagem de papéis e capacidades dos agentes e subagentes.
- Definição de políticas de atuação, limites éticos e operacionais dos agentes.
- Analisar cenários complexos e propor soluções estruturadas e escaláveis.
Originally posted on Himalayas