Artificial Intelligence Specialist

Cargo

Especialista em Integração de IA, MCP e Fluxos No-Code/Low-Code
Dados da Bolsa Bolsa de Desenvolvimento Tecnológico – Nível I Valor: R$ 5 200,00 (não negociável, recurso Fapemig) Duração: 12 meses, prorrogável conforme entregas e disponibilidade Início previsto: Junho / 2025 Local: Home-office, residência obrigatória em Minas Gerais Dedicação: 40 h / semana

Regras Fapemig Não possuir MEI, vínculo CLT, nem outra bolsa ativa.Residir em Minas Gerais.

Propósito Guiar a EnvironBIT na transição de automações pontuais para ecossistemas de agentes autônomos, conectados por MCP e orquestrados em plataformas low-code, garantindo interoperabilidade, escalabilidade e segurança.

Descrição Geral Atualizada O(a) bolsista iniciará criando agentes de IA conversacionais e processuais sobre plataformas low-/no-code (n8n, LangFlow, Flowise, CrewAI, LangGraph) integrados ao CRM e demais sistemas internos.
Conforme o projeto amadurecer: Fase 2 — Dados & RAG: implementará pipelines de pré-processamento, limpeza e ingestão em indexadores vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) para Agentic RAG;Fase 3 — Modelos Preditivos: conectará modelos de ML (classificação, recomendação, previsão) aos agentes, viabilizando decisões baseadas em dados;Fase 4 — MLOps Essencial: estabelecerá monitoramento de métricas, versionamento e fallback seguro, utilizando práticas inspiradas em frameworks open-source de observabilidade.


Atividades Principais

1.
Agentes Multi-função para Gestão e CRMConstruir agentes com LangFlow/Flowise/CrewAI/LangGraph ou n8n, consumindo APIs do CRM, ferramentas internas e LLMs (OpenAI, Gemini, Anthropic).Padronizar integrações usando MCP, reduzindo tempo de onboarding de novas fontes de dados.

2.
Pré-Processamento de Dados & Agentic RAGCriar pipelines low-code que limpem, classifiquem e versionem dados em escala.Indexar documentos em vetores e construir cadeias RAG auto-corrigíveis.

3.
Integração de Modelos PreditivosOrquestrar modelos treinados pela equipe de Data Science via MCP/function-calling para que agentes consumam previsões em tempo real.

4.
Monitoramento, Segurança e Ajustes ContínuosEstabelecer métricas de uso, custo e exatidão; criar dashboards de alertas.Implementar boas práticas de MLOps leve (logging estruturado, versionamento de prompt/fluxo, rollback).

Requisitos Obrigatórios 1.
Formação Doutorado em área correlata ou graduação + 6 anos de P&D/ inovação.2.
Ferramentas Low-/No-Code
Proficiência comprovada em n8n, LangFlow, Flowise, CrewAI, LangGraph.3.
Integração MCP & APIs
Experiência em padronizar chamadas de ferramentas via MCP/Function Calling.4.
Dados & Vetores
Vivência com limpeza de dados, bancos SQL/NoSQL e indexadores vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB).5.
Prompt Engineering & Fine-Tuning Leve
Capacidade de projetar prompts condicionais e rotinas de ajuste rápido por RAG ou LoRA.
6.
MLOps Inicial
Noções de versionamento de modelos, teste A/B, SLOs e observabilidade.


Aptidões Desejadas Computação em Nuvem (AWS/GCP/Azure) — uso de serviços gerenciados e GPUs sob demanda.Segurança & Compliance — gestão de chaves/tokens, DLP, GDPR/LGPD.Streaming de Dados (Kafka, Pub/Sub) para integrações near-real-time.Ciência de Dados — métricas de avaliação, explicabilidade, fairness.


Soft Skills Análise Sistêmica — decompor problemas complexos em fluxos modulares.Comunicação Técnica — traduzir requisitos de negócio em automações claras.Proatividade & Aprendizado Contínuo — explorar rapidamente novos frameworks low-code e práticas agentic.Colaboração — atuar como ponte entre gestão, CRM e Data Science, fomentando cultura de IA responsável.