Descrição da vaga
- Garantir a qualidade das entregas da plataforma de agentes de Inteligência Artificial da TOTVS
Responsabilidades e atribuições
- Modelagem semântica e ontologias: Projetar e evoluir ontologias que descrevam conceitos de negócio do ERP (clientes, pedidos, notas fiscais, produtos, entre outros) e suas relações. O trabalho parte de um modelo canônico e chega às particularidades de cada cliente;
- Mapeamento entre dados e conhecimento: Conectar as tabelas relacionais dos ERPs TOTVS (Protheus, RM) aos conceitos da ontologia, garantindo rastreabilidade entre o dado físico e seu significado de negócio;
- Contexto para agentes de IA: Definir como o conhecimento semântico é entregue a LLMs e agentes, para que escolham as ferramentas certas e interpretem corretamente os dados retornados;
- Experimentação e medição: Construir datasets de avaliação a partir de perguntas reais de clientes. Com eles, medir de forma comparativa, e em mais de um modelo, o ganho de assertividade trazido pela camada semântica;
- Análise e preparação de dados: Explorar, limpar e preparar dados das bases dos ERPs, entendendo como as tabelas representam o negócio;
- Integração com Produto e Negócio: Trabalhar com especialistas de domínio e times de produto para entender o vocabulário do negócio e transformá-lo em modelos formais e validados;
- Integração com Engenharia: Trabalhar com o time de Engenharia de Dados para levar o que funciona nos experimentos para as tools usadas pelos agentes;
- Referência técnica: Atuar como referência no tema, conduzindo provas de conceito, documentando decisões e apoiando tecnicamente outros profissionais do time.
Requisitos e qualificações
- Representação do conhecimento: Experiência prática com ontologias e grafos de conhecimento (RDF, OWL, SPARQL, SHACL ou equivalentes) e com modelagem conceitual de domínios complexos;
- Ciência de dados na prática: Experiência sólida em análise exploratória, estatística aplicada e desenho de experimentos;
- Programação: Domínio de Python e do ecossistema de dados (Pandas, Jupyter ou similares);
- SQL e modelagem de dados: Boa fluência em SQL e entendimento de como estruturas relacionais representam conceitos de negócio;
- IA aplicada e LLMs: Vivência com LLMs aplicados a dados, como engenharia de contexto, RAG, function calling/tools ou agentes, e com avaliação de qualidade de respostas;
- Método e experimentação: Capacidade de formular hipóteses, desenhar experimentos e comunicar resultados com evidência, seja vindo da pesquisa aplicada ou da indústria;
- Comunicação e documentação: Capacidade de traduzir conceitos técnicos e semânticos para públicos de negócio e de manter documentação clara;
- Versionamento: Conhecimento em Git.
Requisitos desejáveis
- Mestrado ou doutorado em Computação, Ciência da Informação ou áreas correlatas, com pesquisa em ontologias, Web Semântica ou representação do conhecimento;
- Conhecimento em sistemas ERP, especialmente TOTVS, em contextos de integração de dados corporativos;
- Experiência com MCP (Model Context Protocol) ou construção de tools para agentes;
- Cloud, especialmente GCP (BigQuery, Vertex AI);
- Padrões de dados em domínios regulados, como saúde (OpenEHR, HL7/FHIR), governo ou setor financeiro;
- Certificações em dados e IA, como Google Cloud, Databricks ML ou Claude Certified Architect.
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