About the Role
A Cognitivo é uma consultoria pioneira no desenvolvimento de Inteligência Artificial no mercado brasileiro. Há quase 10 anos ajudamos empresas a se transformarem por meio de IA, somando mais de 500 cases desenvolvidos. Construímos uma operação AI-Native — IA para execução, especialistas para contexto e julgamento, e ativos reutilizáveis para escala — e estamos expandindo nossas verticais de especialização em Indústria, Varejo e Educação.
requirements
Sobre a vaga:
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de IA Sênior para desenvolver e operacionalizar as camadas inteligentes de um motor de equivalência e percurso acadêmico — um sistema que combina memória institucional, similaridade semântica, análise aberta com guardrails e composição assistida de mensagens, sempre com explicabilidade, calibração de limiares e humano no loop como pilares de projeto.
Você vai atuar na fronteira entre IA aplicada e produto, construindo componentes que precisam ser não apenas precisos, mas auditáveis, explicáveis e seguros para operação em escala — com um analista humano sempre no ciclo de decisão. Responsabilidades:
Implementar e calibrar camadas de similaridade semântica e análise aberta com guardrails, com scores visíveis e tetos de contribuição por camada.
Construir e manter a base de ementas/embeddings das disciplinas piloto, tratando de forma explícita os casos em que o conteúdo programático não existe.
Desenvolver o serviço de precedentes: ingestão e limpeza de histórico de equivalências, índice de consulta e loop de aprendizado a partir de decisões confirmadas pelo analista.
Calibrar limiares com amostras rotuladas e conjuntos de referência, instrumentando métricas de assertividade, cobertura por camada e drift.
Implementar a composição assistida de mensagens ao aluno (templates + LLM com guardrails) a partir do resultado consolidado de equivalência e percurso.
Garantir explicabilidade por disciplina: camada acionada, score, regra aplicada e motivo da sugestão — consumíveis pelo painel operacional e pela trilha de auditoria. Apoiar a operação em paralelo com o motor legado durante o piloto, documentando limitações, vieses e premissas dos modelos.
Colaborar com o time de Dev Backend na orquestração da cascata, nos contratos de dados e na operacionalização em produção (cache, custo/latência, limites de chamada).
O que buscamos:
Experiência sólida em engenharia de IA/ML aplicada a sistemas de produção, com proficiência em Python.
Vivência com embeddings, busca semântica, RAG ou matching curricular/disciplinar.
Experiência com LLMs em produção: prompts estruturados, guardrails, schemas estruturados, limites de contribuição por camada e humano no loop.
Capacidade de combinar abordagens determinísticas (regras, precedentes) com modelos semânticos quando necessário.
Experiência com conjuntos de referência, calibração de limiares, monitoramento de qualidade e versionamento de modelos.
Conhecimento de custo/latência de inferência, estratégias de cache e fallback para revisão humana.
Será um diferencial vivência no ramo educacional