A transformação faz parte da nossa história e nos motiva a continuar seguindo em frente, afinal, nós somos protagonistas da mudança. Ser um docketeer é ter nossos valores enraizados no DNA. Na Docket, agimos com responsabilidade e urgência para fazer um trabalho de alta qualidade. Temos empatia e caminhamos juntos para a mesma direção. Respeitamos as diferenças e prezamos pela diversidade. Somos destemidos e fazemos as coisas acontecerem.Cada um de nós está preparado para superar desafios e passar para a próxima página sempre em busca da melhor versão. Por isso, lideramos pelo exemplo, agimos como donos e somos orientados para o resultado.Se você, assim como nós, confia nos mesmos propósitos, é a sua oportunidade de participar de algo maior.Faça parte dessa jornada de evolução incrível.Buscamos uma pessoa Tech de Machine Learning com forte experiência em NLP, Transformers e LLMs. A pessoa ideal terá conhecimento prático em desenvolvimento de modelos, pipelines de dados e boas práticas de engenharia de software. Contribuir com a inovação e melhoria contínua dos processos de desenvolvimento. Também, acompanhará pesquisas recentes em machine learning e contribuirá com o desenvolvimento de novos algoritmos e técnicas. Sendo assim, a pessoa será capaz de desenvolver estratégias de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios complexos.Avaliar e selecionar tecnologias e ferramentas apropriadas.Coordenar o planejamento e execução das tarefas da equipe.Participar de reuniões e alinhamentos estratégicos.Realizar revisões de código e garantir a qualidade do software.Resolver problemas e impasses técnicos.Direcionar a equipe em decisões difíceis.Fazer alinhamentos entre diferentes áreas da empresa para garantir os resultados pretendidos.Participar ativamente de discussões estratégicas junto aos times de produto.Desenvolver códigos para ajudar o time em entregas, acabar com gargalos e mostrar padrões a serem seguidos pela equipe de projeto para compreender os requisitos e comunicar resultados de teste de maneira eficaz.Liderança de Projetos: Liderar equipes e projetos de machine learning, definindo metas, prazos e estratégias de execução.Mentoria e Orientação: Orientar e treinar engenheiros de machine learning, compartilhando conhecimento e melhores práticas.Definição de Estratégias de ML: Desenvolver estratégias de aprendizado de máquina para abordar problemas de negócios complexos e definir métricas de sucesso.Otimização de Desempenho: Otimizar o desempenho dos modelos por meio de ajuste de hiperparâmetros, busca de grade e outras técnicas avançadas.Exploração de Dados: Realizar análises exploratórias de dados (EDA) para descobrir insights e identificar características importantes para os modelos.Implantação de Modelos em Produção: Implementar modelos em ambientes de produção, garantindo escalabilidade e manutenção.Pesquisa e Desenvolvimento: Acompanhar pesquisas recentes em machine learning e contribuir com o desenvolvimento de novos algoritmos e técnicas.Desenvolver, treinar e otimizar modelos baseados em Transformers e LLMs para tarefas de processamento de texto;Construir pipelines robustos de pré-processamento e pós-processamento textual;Aplicar boas práticas de engenharia de software em projetos de Machine Learning;Trabalhar com dados estruturados e não estruturados, integrando modelos com bancos de dados e APIs;Participar de decisões técnicas sobre arquitetura, versionamento de modelos, testes e deploy;Colaborar com engenheiros de dados e outros times para escalar soluções em produção;Experiência em arquitetura de software e design patterns;Gestão de times/pessoas;Domínio em tecnologias de cloud computing;Python: Domínio avançado da linguagem, com foco em orientação a objetos, otimização de código e organização de projetos;Machine Learning: Experiência com modelos como BERT, RoBERTa, GPT, Mistral, incluindo fine-tuning e uso em tarefas de NLP. Forte experiência com engenharia de prompt;Processamento de Texto: Classificação e extração de entidades;OCR: Experiência básica com ferramentas como Tesseract e Google Vision OCR;Bancos de Dados (PostgreSQL): Manipulação de dados via SQL, integração com pipelines de ML;Git/GitHub: Versionamento de código, revisão de PRs, uso em times colaborativos;Debug e Testes: Capacidade de identificar e resolver bugs, criar testes automatizados com Pytest ou Unittest;Padrões de Projeto: Aplicação de boas práticas de arquitetura e design patterns;Experiência com APIs RESTful e FastAPI;Conhecimento em Docker e deploy de modelos em nuvem;Familiaridade com ferramentas de prototipação como Streamlit;Conhecimento em cloud (AWS, GCP);Experiência com Agents baseados em LLMs;Uso de MLflow, Weights & Biases, DVC ou ferramentas similares para monitoramento, versionamento e automação de experimentos;MLOps, ou Machine Learning Operations, refere-se ao conjunto de práticas e ferramentas que automatizam e facilitam o ciclo de vida do machine learning, desde o desenvolvimento até a implantação e monitoramento dos modelos.Na Docket, a gente sabe que os detalhes fazem toda a diferença! Aqui, oferecemos um pacote de benefícios incríveis, dá uma olhada: