Formação AcadêmicaGraduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;Diferencial: Mestrado ou Doutorado em Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins.Principais AtividadesExecutar experimentos para validação de novos modelos, arquiteturas e metodologias;Realizar e análises estatísticas de desempenho;Garantir rigor científico, reprodutibilidade e conformidade metodológica;Redigir artigos científicos, relatórios técnicos e patentes.Habilidades DesejáveisExperiencia e atuação em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em IA;Conhecimento em modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e NLP avançado;Conhecimento em Machine Learning e Deep Learning supervisionado, não supervisionado e auto-supervisionado;Dominar escrita, revisão e submissão de artigos científicos;Experiência com modelos multimodais (texto, áudio, vídeo e sensores);Atuação prévia em centros de pesquisa, laboratórios de P&D ou projetos financiados por agências públicas.TecnologiasLinguagens: Python (avançado), Bash, C/C++;Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (Transformers, Datasets), Scikit-learn;NLP e LLMs: Fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Prompt Engineering, avaliação e benchmarking de modelos;MLOps para Pesquisa: Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS);Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de dados, Apache Spark.IdiomasInglês Intermediário.
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