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Os CV's permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.
PRINCIPAIS ATIVIDADES: Responsável pelos processos de sustentação e projetos de sistemas da área de inteligência artificial, incluindo documentação, desenvolvimento de aplicações de IA, integração de IA em sistemas existentes, desenvolvimento de infraestrutura de IA, análise de dados e descoberta de insights, manutenção e suporte contínuo, treinamento e capacitação, projetos de desenvolvimento, manutenção evolutiva, manutenção adaptativa, migração de dados, manutenções corretivas, apurações especiais e suporte.
· Atuar no desenvolvimento de produtos, focando em métricas de usuários, design de experimentos e identificação de melhorias; entender o comportamento do usuário, testar funcionalidades e usar modelos preditivos para prever o sucesso do produto;
· Compreender padrões de uso, projetar testes A/B e identificar áreas potenciais de melhoria do produto;
· Transformar problemas de negócio em soluções de IA aplicáveis ao produto, definindo abordagens técnicas, métricas e apoiando o time na priorização e no roadmap;
· Coletar, tratar, estruturar e validar dados para garantir a qualidade e disponibilidade necessários ao desenvolvimento dos modelos;
· Construir, treinar, avaliar e documentar modelos de IA/ML garantindo performance, robustez e alinhamento ao uso no produto;
· Implementar e desenvolver serviços e APIs que disponibilizam modelos de IA em produção, garantindo segurança, desempenho e boa integração com o produto;
· Desenvolver e integrar microsserviços de IA ao ecossistema do produto, assegurando escalabilidade, resiliência e compatibilidade com a arquitetura existente;
· Criar e manter pipelines automatizados de versionamento, treinamento, validação e deploy contínuo de modelos de IA;
· Monitorar modelos em produção, detectar degradações, investigar incidentes e garantir operação estável com mecanismos de fallback;
· Conduzir experimentos e ajustes contínuos para aprimorar o impacto dos modelos e melhorar a experiência do usuário;
· Containerizar e orquestrar serviços de IA na nuvem, garantindo ambientes eficientes, escaláveis e com boas práticas de custo;
· Atuar colaborativamente nas rotinas ágeis, revisar código e produzir documentação técnica clara que suporte a evolução dos serviços de IA.
Requisitos
Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação, ou Pós-graduação (especialização, mestrado ou doutorado) com ênfase em análise de dados, de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC.
Certificação não requerido.
Experiência desejável: 03 anos em Atuação na área de tecnologia da informação em desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados, ciência de dados, analytics ou áreas afins; Desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning, Deep Learning e/ou IA Generativa); Experiência prática comprovada em análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning, LLM, preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial; Experiência em linguagens de programação como Python, R, SQL, e em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras. Experiência comprovada em desenvolvimento backend com Python; Experiência prática em desenvolvimento de APIs RESTful; Domínio de frameworks como FastAPI, Django ou Flask.
CONHECIMENTO MÍNIMO: Forte compreensão de estatística, análise de dados e técnicas de machine learning, LMM; Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI, entre outras; Conhecimento de Algoritmos de mineração de dados, redução de dimensionalidade, redes neurais e processamento de linguagem natural; Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas; Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e não estruturados e realizar análises exploratórias complexas, incluindo ferramentas para big data; Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum/Kanban) e práticas de desenvolvimento de software; Capacidade de traduzir resultados técnicos em insights de negócios acionáveis; Capacidade de assimilar e implementar modelos inovadores para a ciência de dados. Conhecimento sólido em bancos de dados relacionais e não relacionais; Prática em versionamento de código (Git) e pipelines de CI/CD; Compreensão de arquiteturas baseadas em microsserviços.
Benefícios
Plano de Saúde
Seguro de Vida
Vale Alimentação ou Refeição
Vale Transporte
WellHub Gympass