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Engenheiro de machine learning sênior

Blumenau
Benner
Anunciada dia 17 novembro
Descrição

* Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas;
* Proficiência em Python e SQL;
* Conhecimento em plataformas de computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP);
* Familiaridade com APIs RESTful, conteinerização (Docker) e orquestração (Kubernetes);
* Forte experiência com versionamento de código (Git, por exemplo);
* Conhecimento em ferramentas de monitoramento de modelos em produção;
* Experiência prática com MLOps e ferramentas como MLflow, Airflow ou similares;
* Capacidade de implementar soluções de IA em ambientes de produção, com foco em escalabilidade e segurança;
* Experiência com APIs de LLMs (Large Language Models);
* Boa comunicação e facilidade para trabalhar com equipes multidisciplinares.

Será um diferencial se você tiver:

* Conhecimento em técnicas de governança e segurança aplicadas à IA generativa;
* Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation) e outras técnicas avançadas de IA generativa;
* Conhecimento em C# para integração com sistemas existentes;
* Experiência em ambientes ágeis e metodologias como Scrum ou Kanban.

Estamos em busca de um Engenheiro de Machine Learning Sênior para atuar na convergência entre aprendizado de máquina/aprendizado profundo, tecnologias em nuvem e arquitetura de sistemas. O profissional será responsável pela criação e implementação de modelos estatísticos avançados, algoritmos de machine learning e soluções de inteligência artificial generativa. Atuará com foco em boas práticas de MLOps, incluindo versionamento de código e dados, além da implantação e monitoramento de modelos em produção, desempenhando um papel estratégico no desenvolvimento dos nossos produtos de IA.

O que você vai fazer:

* Aplicar as melhores práticas de MLOps, incluindo versionamento de dados e código, e serviço de modelos;
* Desenvolver novos recursos de produto de ponta a ponta;
* Construir código robusto e escalável para implantação em produção;
* Criar pipelines de implantação e monitoramento de modelos em produção;
* Trabalhar com soluções de Inteligência Artificial Generativa;
* Colaborar com equipes multidisciplinares, demonstrando boa comunicação e espírito de equipe.

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