Estamos em busca de profissionais níveis pleno e sênior em Inteligência Artificial com forte base teórica e experiência prática no desenvolvimento, otimização e implantação de modelos avançados de Deep Learning, com foco especial em modelos generativos.
A posição é indicada para quem deseja atuar na interseção entre pesquisa aplicada e desenvolvimento, contribuindo diretamente para soluções inovadoras e de alto impacto tecnológico.
Principais conhecimentos técnicos esperados
Fundamentos sólidos de Redes Neurais Profundas (DNNs)
· Arquiteturas como encoders, decoders, CNNs, mecanismos de atenção e modelos generativos
· Experiência com GANs, Autoencoders Variacionais e Modelos de Difusão
· Tratamento de artefatos e alucinações em modelos generativos
· Técnicas de regularização, aprendizado multimodal e condicionamento por atributos
· Transfer learning, fine-tuning, adaptação de domínio e aprendizado contínuo
· Definição e aplicação de métricas de avaliação perceptual e de desempenho
· Otimização de modelos (quantização, poda, destilação de conhecimento, entre outras)
· Curadoria de datasets existentes e criação de datasets sintéticos
Ferramentas e tecnologias
· TensorFlow / Keras (experiência sólida e domínio avançado)
· PyTorch
· ONNX
· Conversores de modelos (ONNX2TF, CoreML Converter, EdgeAI)
· Ferramentas de visualização de grafos e redes neurais (Netron)
· Ferramentas auxiliares como OpenCV, FFmpeg, entre outras
Importante: é essencial ter plena capacidade de trabalhar com um conjunto restrito de operações do Keras, considerando cenários de produção e inferência.
Perfil esperado:
· Forte domínio algébrico, com capacidade de compreender e explicar formalmente as funções matemáticas associadas aos modelos
· Nível avançado em Python e TensorFlow/Keras
· Capacidade analítica, autonomia técnica e pensamento crítico
Diferenciais:
· Experiência na conversão de modelos Keras para formato .tflite
· Experiência em pré e pós-processamento de imagens
· Execução de modelos em diferentes plataformas de inferência (Android, iOS, Edge, entre outras)
· Experiência com configuração de recursos na AWS e treino em nuvem
· Artigos científicos publicados na área de Inteligência Artificial