Senior AI Architect – Agentic GenAI (Cybersecurity)

Nível Acadêmico: Ensino Superior Completo Turno/Horas -- Áreas de Atuação Profissional: TI - Projetos Descrição: Período de alocação1 ano Modelo de Trabalho3x presencial 2x Remoto Localidade do ClienteItaim Bibi Habilidades: Detalhes do Perfil Basicamente estamos em busca de um profissional senior (5 anos de experiencia ou mais), para implementar agentes de IA ligados a cybersegurança. O conhecimento essencial é dados e IA... o know-how de cybersecurity é nice to have para ajudar a interpretar os casos de uso com mais facilidade, mas não é essencial. O profissional vai atuar por aproximadamente 1 ano dando vazão a implementação de casos de uso de soluções pré-mapeadas pelo cliente. Todos os casos de uso serão ligados a Cybersegurança corporativa. As soluções terão foco agentico / GenAI, e serão desenvolvidas em high-code utilizando Python e plataforma cloud Azure. Caracteristicas importantes: - Precisa ter ingles avançado pois irá trabalhar com integrantes da equipe Global do cliente. Precisa ter a capacidade de discutir os casos de uso e soluções em ingles. - Precisa ter disponibilidade para atuar presencialmente em São Paulo Atividades previstas: - Entendimento e discução dos casos de uso com a equipe de Cybersegrança para melhor detalhamento, especificação e desenho da solução técnica. - Desenvolvimento dos casos de uso usando linguagem Python e bibliotecas especificas de GenAI. - Configuração de ambiente cloud Azure para desenvolvimento dos casos de uso. - Testes, manutenção e correção das soluções. Abaixo a descrição do perfil. Architect and develop agentic AI systems (multi tool, multi-step agents) that safely orchestrate autonomous workflows and integrate with internal APIs and data sources. Productionize and optimize generative AI solutions for Cybersecurity use cases Lead design and implementation of AI Ops pipelines for continuous deployment and monitoring of GenAI models across cloud and on-prem environments. Implement robust observability and MLOps: model and data drift detection, lineage, explainability, performance SLIs/SLOs, alerting and automated remediation. Automate CI/CD for models and agents to ensure reproducible, auditable releases. Enforce governance, privacy, and compliance guardrails for GenAI (data minimization, PII filtering, red-team testing, prompt/content safety and logging for auditability). Collaborate with cross-functional teams to translate business needs into safe, scalable AI solutions and to operationalize user feedback loops.