Contratar engenheiro de IA
Especialistas em integrações e produtos com inteligência artificial.
Como podemos ajudar
Apoiamos a seleção de profissionais para fluxos com LLMs, agentes, RAG e sistemas de avaliação, com atenção a segurança e ciclo de vida.
Os projetos passam por avaliação de escopo e disponibilidade. Quando necessário, a execução poderá envolver especialistas parceiros apresentados na proposta.
Aplicações comuns
- Produtos baseados em LLMs
- Integração com modelos e ferramentas
- Testes e observabilidade de agentes
O que você pode esperar
Entregáveis definidos em função do diagnóstico técnico, com escopo formalizado antes da contratação.
Descrição de papel e competências
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Avaliação técnica por contexto
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Plano de integração e governança
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Nosso processo
Uma sequência de trabalho adaptada à complexidade e aos riscos do projeto.
Mapear stack e dados
Alinhamos o problema e os resultados desejados.
Avaliar candidatos
Planejamos a execução com validações frequentes.
Iniciar com entregas mensuráveis
Avaliamos o resultado e os próximos passos.
Decisões que fazem diferença no projeto
Engenharia de IA aplicada envolve software, dados, ferramentas e avaliação de respostas. Para contratar bem, é importante distinguir quem integra modelos a produtos de quem pesquisa ou treina modelos, pois as exigências técnicas podem ser bastante diferentes.
Definir se a demanda envolve integrações com LLMs, RAG, agentes, pipelines de dados ou pesquisa em ML.
Avaliar competências em Python, APIs, observabilidade, avaliação de qualidade e controle de custos de inferência.
Exigir práticas de privacidade, tratamento de permissões, proteção contra prompt injection e revisões de segurança.
Usar provas técnicas contextualizadas, documentação de decisões e critérios de transferência de conhecimento.
Perguntas antes de começar
Respostas técnicas para orientar o diagnóstico, sem substituir a definição de escopo.
Engenheiro de IA é o mesmo que cientista de dados?
Não necessariamente. Engenharia de IA aplicada prioriza sistemas, integração e produção; pesquisa e ciência de dados podem demandar modelagem estatística e treinamento específico.
Que habilidades avaliar em um engenheiro de LLMs?
Python, APIs, recuperação de contexto, avaliações automatizadas, segurança, monitoramento e capacidade de explicar limitações são critérios relevantes.
É possível contratar para desenvolver agentes empresariais?
Podemos avaliar perfis conforme o fluxo, as ferramentas e a criticidade. A disponibilidade e a competência específica precisam ser confirmadas antes da proposta.
O que preparar para uma conversa técnica
Um briefing inicial ajuda a estimar dependências e esclarecer decisões antes de assumir prazos ou custos.
- Tipo de trabalho: integração de modelos, RAG, agentes ou ciência de dados.
- Stack, fontes de dados, controles de segurança e infraestrutura.
- Casos de teste e resultados mensuráveis exigidos do profissional.
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