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Banco Votorantim (BV)

São Paulo

Engenheiro de IA Generativa Sênior

RemotoEfetivo

Descrição da vaga

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.

A Auditoria Interna está transformando a forma como monitora riscos e controles por meio de dados, automações e inteligência artificial. Buscamos um profissional para liderar o desenvolvimento de agentes de IA, soluções analíticas e modelos preditivos, desde a concepção até a implantação em produção.

A posição oferece a oportunidade de atuar com tecnologias avançadas de IA Generativa, arquiteturas multiagentes, machine learning, engenharia de dados e computação em nuvem, construindo soluções inovadoras com aplicação em toda a organização. Procuramos alguém apaixonado por tecnologia, com perfil hands-on e interesse em explorar o potencial da inteligência artificial em escala corporativa.

Dá uma olhada nos desafios que te esperam aqui no BV:

Conduzir o discovery técnico das iniciativas, alinhando as regras de negócio da auditoria, o escopo e a viabilidade técnica antes de seguir para a arquitetura e o desenvolvimento;
Projetar e implementar sistemas avançados baseados em IA Generativa, utilizando arquiteturas multiagente, frameworks de coordenação (LangChain, LangGraph, CrewAI) e implementações complexas de RAG voltadas à análise documental e regulatória;
Implementar práticas de MLOps e GenAIOps para monitoramento de modelos, versionamento de experimentos, rastreamento de custos e tokens e deploys automatizados via CI/CD;
Estruturar, testar e manter pipelines de tratamento de dados massivos provenientes de bases como o BigQuery, integrando diferentes fontes com Python (Pandas, PySpark) e SQL avançado para alimentar as esteiras de testes preventivos;
Desenvolver, executar e otimizar indicadores estatísticos e analíticos em tempo real, aplicando algoritmos de Machine Learning para detecção de anomalias, desvios operacionais e fraudes;
Construir painéis de monitoramento em tempo real (Grafana e equivalentes) que apoiem os times de auditoria na leitura contínua dos riscos e na comunicação dos achados aos comitês;
Atuar como guardião ético das soluções, conduzindo testes de viés, alucinação, jailbreak e segurança de prompts, e preservando o sigilo investigativo frente às demais linhas de defesa.

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:

Sólida experiência profissional como Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou Engenheiro de IA Sênior;

Domínio avançado de Python, com foco em engenharia de software para IA e desenvolvimento de APIs (FastAPI);

Experiência no desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs, com frameworks como LangChain, LangGraph ou CrewAI, integradas a esteiras de GenAIOps;

Experiência profunda em técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), bancos vetoriais e engenharia de prompts avançada para mitigação de alucinação;

Domínio do ecossistema Google Cloud, com foco em Kubernetes (GKE), Vertex AI (Agent Builder, Model Registry) e Cloud Run;

Conhecimento em soluções de persistência e memória de agentes, com prática em bancos de documentos como Firestore ou Datastore;

Sólido conhecimento de SQL avançado para extração, limpeza e agregação de dados transacionais no BigQuery;

Prática com versionamento de código (Git), testes automatizados e esteiras de CI/CD;

Buscamos alguém com curiosidade e proatividade para testar e validar continuamente novas tecnologias de IA emergentes;

Excelente capacidade analítica e atenção à qualidade do dado e à precisão estatística dos modelos;

Facilidade para atuar em times ágeis, traduzindo resultados complexos em insights de negócio.

Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas afins.

Pra gente conta como diferencial se você tiver:

Experiência prévia no desenvolvimento e monitoramento de soluções analíticas para o setor financeiro ou para áreas de GRC;
Vivência com ferramentas de MLOps e GenAIOps, como MLflow ou Vertex Pipelines, para controle de experimentos;
Observabilidade de sistemas em tempo real: Grafana, Prometheus e OpenTelemetry;
Certificações Google Cloud Professional Machine Learning Engineer ou Professional Data Engineer.