Formação: Graduação em Ciência de Dados, Física, Estatística, Matemática, Computação ou áreas relacionadas.Experiência comprovada em ciência de dados, aprendizado de máquina ou engenharia de IA.Atuação anterior em projetos com modelos generativos ou LLMs aplicados em produção.Vivência com ajuste fino (fine-tuning) de modelos pré-treinados com dados próprios.Experiência na integração de modelos via APIs e serviços web.Experiência com deploy de soluções baseadas em IA.Python avançado com experiência em pandas, numpy, LangChain, asyncio.Conhecimento prático em scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.Experiência com APIs de LLMs e ferramentas como Hugging Face Transformers.Conhecimento em Git.Construção e manutenção de pipelines de ETL de dados.Familiaridade avançada com SQL para consultas e extração de dados.Experiência com Looker Studio para visualização e monitoramento de dados/modelos.Responsabilidades:Realizar o ajuste fino (fine-tuning) de modelos pré-treinados com bases de dados internas ou públicas,aplicando técnicas como LoRA, PEFT e distilação, quando necessário.Aplicar engenharia de prompts para otimizar interações com LLMs via APIs (OpenAI, Anthropic, Google,Cohere, Hugging Face, etc.).
Implementar pipelines inteligentes com ETL automatizado, utilizando boas práticas de versionamento dedados e reprodutibilidade.Integrar modelos em fluxos de negócio utilizando frameworks como LangChain e APIs REST/GraphQL.Analisar resultados, definir métricas de sucesso e realizar validações contínuas dos modelos (F1, BLEU,perplexidade, etc.).
Gerar relatórios e dashboards com insights dos modelos usando SQL e Looker Studio.Local: Centro de São Paulo - SP (Modelo Híbrido, 4 dias home e 1 presencial).
Contrato CLT.E-mail com pretensão para: ******