conheça as novas carreiras em IA — Treinar modelos, avaliar respostas ou criar agentes

Treinar modelos, avaliar respostas ou criar agentes: conheça as novas carreiras em IA Do treinamento de modelos à criação de agentes autônomos, empresas de tecnologia reúnem profissionais com diferentes especialidades para desenvolver e aprimorar sistemas de IA Treinar modelos, avaliar respostas ou criar agentes: conheça as novas carreiras em IA

Publicado em 23 de outubro de 2026 às 16h36 .

Priorizar nos meus resultados Google Tudo sobre Acompanhe tudo sobre Pré-MBA em IA Saiba mais Trabalhar com inteligência artificial não significa necessariamente desenvolver um modelo do zero. Por trás de ferramentas como ChatGPT e Claude, há profissionais que treinam sistemas, testam respostas, identificam falhas de segurança e desenvolvem agentes capazes de executar tarefas com diferentes níveis de autonomia.

As funções exigem competências distintas, que vão de programação e estatística a análise crítica, conhecimento de negócios e segurança digital. Vagas publicadas por empresas como OpenAI e Anthropic mostram como o setor reúne especialidades diferentes na construção e na aplicação da tecnologia.

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O treinamento de modelos é uma das frentes mais técnicas da inteligência artificial. Nela, pesquisadores e engenheiros trabalham com dados, experimentos e métodos matemáticos para desenvolver sistemas capazes de reconhecer padrões, seguir instruções e executar tarefas.

Uma etapa importante é o pós-treinamento, processo que aprimora um modelo já desenvolvido. O trabalho pode envolver exemplos de respostas desejadas, avaliações humanas ou automatizadas e ajustes para melhorar o comportamento do sistema.

Na OpenAI, por exemplo, há vagas ligadas ao treinamento de agentes e ao desenvolvimento de métodos para aperfeiçoar suas capacidades. Essas posições costumam exigir experiência em aprendizado de máquina, engenharia de software, estatística ou áreas relacionadas.

Nem toda resposta convincente de um sistema de IA está correta. Por isso, outra frente profissional se dedica a medir a qualidade, a consistência e a segurança dos resultados.

Esses profissionais desenvolvem testes, comparam respostas com critérios definidos e investigam situações em que o sistema apresenta erros. O processo é conhecido como avaliação de modelos, ou AI evaluation.

Uma atividade relacionada é o red teaming, que consiste em testar deliberadamente os limites de um sistema para encontrar vulnerabilidades. Em uma aplicação corporativa, por exemplo, o teste pode verificar se um assistente revela informações confidenciais ou segue instruções maliciosas.

O trabalho pode reunir pesquisadores, engenheiros de segurança e especialistas no domínio em que a IA será utilizada . A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) descreve a avaliação adversarial como uma das práticas adotadas por desenvolvedores para identificar riscos nos sistemas.

Conhecer os fundamentos da IA também ajuda profissionais de outras áreas a compreender como a tecnologia pode ser aplicada em suas atividades. Entender as limitações dos modelos, formular instruções claras e avaliar resultados são habilidades úteis para quem trabalha com comunicação, marketing, operações ou gestão.

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Os agentes de IA são sistemas que podem planejar etapas, utilizar ferramentas e executar sequências de ações para cumprir um objetivo. Diferentemente de um chatbot que apenas responde a perguntas, um agente pode, por exemplo, consultar fontes, organizar informações e interagir com outros softwares.

O desenvolvimento desses sistemas envolve profissionais que projetam fluxos de execução, conectam modelos a ferramentas externas e testam se as tarefas são realizadas de maneira confiável. Dependendo da aplicação, também é necessário estabelecer limites de acesso e mecanismos de supervisão humana.

A OpenAI mantém vagas relacionadas à engenharia de agentes e à aplicação de IA em produtos e processos de empresas. Em São Paulo, a companhia também divulga posições de engenharia aplicada que combinam desenvolvimento técnico, avaliação de modelos e implementação de soluções para clientes.

Os requisitos variam conforme a função. Cargos voltados à pesquisa e ao treinamento de modelos tendem a exigir conhecimentos técnicos aprofundados. Já posições de engenharia aplicada combinam programação, integração de sistemas e compreensão das necessidades dos usuários.

Na avaliação, raciocínio analítico, elaboração de testes e conhecimento do contexto de uso ajudam a identificar erros que métricas isoladas podem não revelar. Em segurança, é importante entender como sistemas podem falhar ou ser manipulados.

Também existem oportunidades em áreas não técnicas. A Anthropic, responsável pelo Claude, afirma buscar profissionais de políticas públicas, operações e negócios, além de pesquisadores e engenheiros. A empresa destaca a diversidade de experiências entre seus funcionários técnicos, embora os requisitos variem de acordo com a vaga.

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