Sobre a vaga:

Estamos em busca de um(a) profissional com experiência comprovada em GCP e sólida base em Machine Learning para atuar com soluções inteligentes. O objetivo central é implementar agentes conversacionais complexos, integrar canais de atendimento com CRMs utilizando
AgentSpace e aplicar práticas de MLOps. Se você possui domínio no ecossistema de IA do Google e quer conectar a engenharia de dados à ciência de dados e atendimento automatizado, essa oportunidade é para você.

Responsabilidades:

• Desenvolvimento de Agentes Conversacionais: Implementar agentes complexos em Dialogflow CX e ES utilizando lógicas de fulfillment, intents, contexts e webhook.
• Orquestração e Integração: Atuar com AgentSpace, realizando a orquestração e a integração completa com CRMs e canais de atendimento.
• Engenharia de Machine Learning: Desenvolver soluções robustas utilizando frameworks como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, aplicando conceitos de MLOps.
• Pipelines de Dados e Nuvem: Trabalhar com a infraestrutura e os serviços core do GCP, incluindo Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run e Pub/Sub.
• Desenvolvimento de Integrações: Escrever códigos eficientes e realizar integrações utilizando Python, JavaScript ou Go.

Requisitos:

• Experiência comprovada em GCP, incluindo serviços como: Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub.
• Domínio de Dialogflow CX e ES, com implementação de agentes complexos (fulfillment, intents, contexts, webhook).
• Conhecimento em CCAS/CCAI (Contact Center AI Solutions) da Google.
• Experiência com AgentSpace, incluindo orquestração e integração com CRMs e canais de atendimento.
• Sólida base em Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) e MLOps.
• Fluência em Python (preferencialmente também JavaScript ou Go para integrações).

Diferenciais:

• Experiência com Dataflow, Dataproc, ou Kubeflow.
• Certificação GCP (ML Engineer, Professional Cloud Architect ou equivalente).
• Experiência com CI/CD para ML (GitLab CI, Cloud Build, etc.).
• Experiência com Gemini Enterprise.
• Conhecimento em gestão de times ágeis e metodologias como Scrum ou Kanban.

Informações adicionais:

• Localização: São Paulo – SP;
• Modelo de trabalho híbrido com atuação 2x na semana na região da Vila Olímpia, São Paulo

Se interessou pela vaga? Preencha o formulário ao lado ou envie seu  currículo atualizado para: rh@hvarconsulting.com.br com a pretensão salarial e mencionando no título “Senior AI Machine Learning.”