Contratamos um Engenheiro de Aprendizado de Máquina Experiente
Procuramos um profissional para desenvolver software com inteligência artificial, integrando-o a parceiros como Open AI, AWS e Azure. Trabalhar em conjunto com cientistas de dados para alimentar modelos com dados previamente definidos. Escalar esses modelos para processar terabytes de informações em diferentes cenários, incluindo dados em tempo real.
Responsabilidades Principais
* Colaborar com stakeholders para entender os principais desafios estratégicos e propor soluções baseadas em dados.
* Avaliar códigos e pipelines desenvolvidos por outros membros da equipe e apoiar no crescimento técnico dos colegas.
* Garantir que os modelos permaneçam relevantes e atualizados frente às mudanças nos dados e na empresa.
* Trabalhar em conjunto com áreas de engenharia, dados, produto e negócios para garantir a entrega de valor ao mercado.
* Desenvolver pipelines de dados e modelos de ML com foco em escala e performance.
* Implementar esteiras de MLOps para deploy, monitoramento e re-treinamento.
* Integrar soluções de ML com sistemas existentes, produtos e APIs de parceiros.
* Monitorar a performance e o custo das características baseadas em IA em ambiente de produção.
* Assegurar segurança e governança na aplicação de modelos de IA.
* Apoiar decisões técnicas e estratégicas junto as lideranças.
* Mentorar engenheiros plenos e juniores.
Requisitos e Habilidades Fundamentais
* Experiência em arquiteturas complexas de modelos, tuning e validação robusta.
* Conhecimento em arquiteturas de GenIA, incluindo frameworks como Langchain e Langgraph.
* Domínio de MLOps: automação de pipelines, versionamento, CI/CD e monitoramento com MLflow.
* Deploy em larga escala com Docker, Kubernetes e integração com pipelines de dados.
* Capacidade de tomar decisões técnicas sobre frameworks, arquitetura e escalabilidade.
* Prática com ambientes de dados distribuídos e alto volume.
* Experiência sólida em projetos de ML em produção.
* Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como Pandas, Scikit-learn e TensorFlow. Necessário conhecimento em FastAPI e SQLAlchemy; desejável conhecimento em Django.
* Vivência com ferramentas de contêineres (Docker, Kubernetes) e plataformas cloud (AWS).
* Capacidade de definir arquiteturas robustas e escaláveis.
* Experiência com MLOps e deploy contínuo de modelos.
Preferências
* Conhecimento em segurança de dados aplicada a ML.
* Experiência com prompt engineering, fine-tuning e RAG.
* e plataformas cloud (GCP, Azure).