Overview
Buscamos um(a) profissional para atuar como apoio direto no desenvolvimento de soluções com foco em Python, automações, integrações, IA aplicada e suporte técnico a projetos em evolução.
A atuação será prática e próxima do desenvolvimento, envolvendo construção de scripts, integrações com APIs, apoio em pipelines de IA, organização de ambientes, testes, ajustes e evolução de soluções reais. Procuramos alguém com perfil executor, vontade de aprender, disciplina técnica e interesse em crescer junto com projetos modernos de inteligência artificial.
Responsabilidades
Apoiar no desenvolvimento e manutenção de soluções em Python.
Criar scripts e rotinas de automação para integrações entre sistemas e serviços.
Auxiliar no consumo e integração de APIs REST e serviços baseados em IA.
Apoiar testes, ajustes e validações em fluxos de automação e aplicações inteligentes.
Contribuir com tratamento, transformação e organização de dados para uso em pipelines de IA.
Apoiar a organização de ambientes com Linux e Docker.
Auxiliar na documentação técnica de rotinas, integrações e processos.
Atuar de forma colaborativa no suporte à evolução de aplicações e funcionalidades.
Requisitos obrigatórios
Conhecimento prático em Python.
Familiaridade com consumo de APIs REST e integrações entre sistemas.
Conhecimento de Linux para uso em ambiente de desenvolvimento.
Conhecimento básico ou intermediário em Docker.
Noções de tratamento e manipulação de dados.
Contato com desenvolvimento ou uso de soluções de inteligência artificial aplicada.
Noções ou experiência inicial com PyTorch e/ou TensorFlow.
Perfil organizado, comprometido, proativo e com vontade de aprender.
Diferenciais
Experiência com automações e integrações em Python.
Conhecimento em PyTorch e TensorFlow em nível prático.
Conhecimento em LLMs, IA generativa, RAG ou pipelines de inferência.
Experiência ou contato com a stack NVIDIA NIM / NVIDIA AI Enterprise / microservices de inferência, como diferencial.
Noções de vector databases, LangChain ou arquiteturas modernas de IA.
Conhecimento em Kubernetes.
Noções de MLOps, deploy de modelos ou otimização de inferência.
Inglês técnico para leitura de documentação.
Disponibilidade: Dias úteis, meio-período
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