Responsabilidades Atuar no pipeline completo de ciência de dados: definição do problema, coleta e preparação de dados (estruturados e não estruturados), modelagem, validação, deployment e monitoramento. Utilizar ambientes cloud (preferencialmente GCP, mas com vivência também em AWS ou Azure), explorando recursos como Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions e GCS. Projetar, treinar e otimizar modelos generativos (LLMs, Transformers, GANs, VAEs, Diffusion Models) para geração de conteúdo, enriquecimento de dados e assistência contextual. Construir agentes de IA autônomos com capacidade de raciocínio, memória e integração com múltiplas fontes e APIs, utilizando frameworks como LangChain, Haystack, Semantic Kernel ou AutoGen. Aplicar técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) em soluções reais, especialmente no domínio fiscal, promovendo sistemas de recomendação, copilotos fiscais ou assistentes inteligentes. Programar em Python com domínio de bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, ...