Analista de dados pleno (com foco em ia/llm)

Descrição:

• Engenharia de Prompts (Habilidade Principal): Domínio de técnicas como few-shot prompting, chain-of-thought, zero-shot, e a habilidade de estruturar prompts complexos com contextos, exemplos e instruções claras.
• Experiência em testar e avaliar a robustez de prompts contra ataques como prompt injection.
• Conhecimento Prático de Modelos de Linguagem (LLMs): Experiência hands-on com as APIs de modelos líderes de mercado (ex: OpenAI GPT-3.5/4, Google Gemini, Anthropic Claude).
• Compreensão das capacidades e limitações de diferentes modelos para escolher o mais adequado para cada tarefa.
• Fundamentos de Programação (Python): Proficiência em Python para criar scripts que automatizem o envio de prompts, processem as respostas da IA e integrem com outras ferramentas.
• Familiaridade com bibliotecas como requests (para chamadas de API) e pandas (para manipulação de dados).
• Uso de Ferramentas e Frameworks de IA: Experiência com frameworks que facilitam a construção de aplicações com LLMs, como LangChain. Isso é um grande diferencial, pois demonstra capacidade de criar soluções mais complexas.
• Análise de Dados: Capacidade de coletar e analisar dados de performance dos prompts para tomar decisões informadas sobre como otimizá-los. Saber usar ferramentas como Excel ou notebooks Jupyter para essa análise é suficiente.

• Desenvolvimento e Refinamento de Prompts: Criar, testar e iterar prompts complexos para guiar modelos de IA (como GPT, Gemini, Llama, etc.) a executar tarefas específicas, desde a geração de conteúdo criativo até a análise de dados e automação de processos.
• Análise de Desempenho: Avaliar a qualidade e a eficácia das respostas da IA, identificando falhas, vieses ou imprecisões e utilizando a engenharia de prompts para corrigir e melhorar os resultados.
• Integração de IA em Aplicações: Colaborar com equipes de desenvolvimento para integrar as funcionalidades da IA em produtos e sistemas existentes, garantindo que a comunicação com a IA seja fluida e eficiente via APIs.
• Criação de Guias e Boas Práticas: Documentar e estabelecer diretrizes sobre como construir prompts eficazes para diferentes casos de uso dentro da empresa.
• Manutenção e Monitoramento: Acompanhar o comportamento dos modelos em produção, ajustando os prompts conforme necessário para lidar com novas informações ou mudanças no comportamento do usuário.

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