Descrição do Cargo
O objetivo é projetar, desenvolver e implementar sistemas de IA de ponta, focados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para dados clínicos complexos.
Responsabilidades:
* Liderar o ciclo completo de desenvolvimento de modelos de IA/LLMs: desde a pesquisa e prototipagem até a implementação em produção e monitoramento contínuo.
* Projetar e construir arquiteturas de software escaláveis para hospedar e gerenciar LLMs e outros modelos de IA.
* Implementar e otimizar pipelines de MLOps (Machine Learning Operations) para garantir a entrega contínua, deployment e monitoramento de modelos.
* Desenvolver e otimizar estratégias de Prompt Engineering, Fine-tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation) para LLMs, visando a extração precisa de informações clínicas e a geração de respostas contextuais.
* Escrever códigos de forma limpa, escalável, performática e testável, aplicando os melhores padrões de engenharia de software.
* Realizar revisões de código de pares, fornecendo feedback construtivo e garantindo a qualidade técnica das entregas.
* Analisar requerimentos de negócio e produto, transformando-os em especificações técnicas e priorizando tarefas de alto impacto.
* Atuar como mentor(a) técnico(a) para desenvolvedores e engenheiros de IA mais juniores, compartilhando conhecimento e promovendo o crescimento da equipe.
* Colaborar ativamente com cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas de domínio (médicos) para garantir a relevância e eficácia das soluções de IA.
* Mantê-lo atualizado(a) com as últimas pesquisas e avanços em IA, PLN e LLMs, e avaliar a aplicação de novas tecnologias.
Requisitos:
* Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Software ou IA Sênior, com foco em sistemas de IA/ML em produção.
* Proficiência avançada em Python e experiência com frameworks de ML/DL (e.g., PyTorch, TensorFlow).
* Conhecimento consolidado e experiência prática com Large Language Models (LLMs), incluindo técnicas (e.g., Prompt Engineering, Fine-tuning, RAG) e ferramentas (e.g., Hugging Face, LangChain, LlamaIndex).
* Experiência robusta no desenvolvimento e implantação de pipelines de MLOps e em plataformas de nuvem (e.g., AWS SageMaker, Azure ML).
* Experiência com desenvolvimento de APIs escaláveis, microsserviços e sistemas distribuídos (Docker, Kubernetes).
* Experiência com bancos de dados relacionais e NoSQL.
* Capacidade de escrever e implementar rotinas de testes abrangentes para código e modelos de IA.
* Habilidade de liderança técnica para projetos, decisões arquiteturais e mentoria de equipes.
* Excelentes habilidades de comunicação e trabalho em equipe.
Vantagens:
* A oportunidade de trabalhar em projetos inovadores e desafiadores na área de IA.
* O acesso a recursos e ferramentas de última geração para desenvolvimento e implementação de modelos de IA.
* A possibilidade de colaborar com uma equipe multidisciplinar de profissionais experientes e apaixonados pela tecnologia.
* A chance de contribuir para o desenvolvimento de soluções de IA que façam diferença na vida das pessoas.