Responsabilidades e atribuições
Definir a estratégia técnica do projeto, desenvolver e comunicar uma visão clara e estratégica para a aplicação de Inteligência Artificial, Visão Computacional e Data Science na Instituição.
Orientar desenvolvimento de Modelos Avançados, supervisionando a equipe na criação de modelos estatísticos e de aprendizado de máquina utilizando técnicas avançadas e modernas.
Aplicar e conceber arquitetura de soluções inovadoras para plataformas Network as a Service (NaaS) com foco em integração de técnicas de IA e ML.
Realizar estudos aprofundados e análises de estruturas, dados, plataformas e ferramentas de IA / ML, fornecendo insights valiosos para tomada de decisões.
Preparar documentações estratégica e técnica abrangente sobre as soluções propostas e adotadas, garantindo a compreensão e rastreabilidade dos projetos.
Liderar o Time de QA, provendo orientação e suporte ao time de Garantia da Qualidade para garantir a confiabilidade e robustez das soluções implementadas.
Executar revisão técnica proativa, examinar o código desenvolvido e assegurar que ele esteja em conformidade com as melhores práticas da tecnologia e promovendo a melhoria contínua.
Atuar como Multiplicador de Conhecimento, oferecendo suporte técnico e mentorship aos colegas, promovendo o desenvolvimento da equipe.
Requisitos e qualificações
Ensino Superior Completo na área de tecnologia, preferencialmente em Engenharia de Computação, Sistemas de Informação ou Ciência da Computação;
Linguagem de programação Python ou Go
Métodos estatísticos para análise de dados
Desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning / Deep Learning
Arquitetura em microserviços
Desenvolvimento de aplicações web modernas
Banco de dados de alto volume (relacional, não relacional, data lake ou data warehouse)
Conhecimentos em:
Conhecimento em Keras, PyTorch e TensorFlow
MLOps
Plataformas Cloud (AWS ou Azure)
CI / CD
Melhores práticas de desenvolvimento
Metodologias ágeis.
Seria interessante se você tivesse : Conhecimento em soluções SDN;
Prática em projetos com equipes multidisciplinares;
Conhecimentos em : Big Data, Data Science, gRPC, banco de dados temporal e mock de dados;
Inglês avançado para leitura e escrita e intermediário para conversação.
Informações adicionais
Horário das atividades: Segunda a sexta, das 8h às 12h e das 13h30 às 17h30. Local das atividades: As atividades poderão ser realizadas em regime de teletrabalho "home office".
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