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Tech lead

São Paulo (SP)
Syonet
Anunciada dia 16 abril
Descrição

A Syonet é uma empresa de tecnologia especializada no desenvolvimento de soluções digitais voltadas para o setor automotivo, com foco em concessionárias. Através de sistemas de CRM, ferramentas de gestão e inteligência artificial, a Syonet promove a transformação digital, otimizando processos, melhorando a experiência do cliente e proporcionando insights estratégicos baseados em dados para aumentar a eficiência e os resultados das empresas do setor.Sobre o cargo:Estamos em busca de um Tech Lead de IA experiente para liderar tecnicamente o desenvolvimento de sistemas de IA/ML, indo da prototipagem à produção. Você será a referência técnica da equipe, definindo arquiteturas escaláveis, garantindo padrões de engenharia de alta qualidade e impulsionando a inovação em automação inteligente e modelos de linguagem.Responsabilidade: Liderança Técnica:Definir a direção técnica, arquitetura de sistemas e garantir a escalabilidade e segurança de soluções de IA. Desenvolvimento Hands-on:Manter-se \"mão na massa\" no desenvolvimento de código, especialmente em componentes críticos, LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e pipelines de dados. Mentoria:Guiar, treinar e mentorear engenheiros de IA juniores e seniores, promovendo boas práticas de engenharia de software e ML. Colaboração Estratégica:Traduzir necessidades de negócio em soluções de IA, trabalhando próximo a times de Produto, Ciência de Dados e Engenharia de Software. Pesquisa e Inovação:Experimentar com tecnologias emergentes GenAI, embeddings e vector databases para aprimorar as capacidades das soluções.Requisitos: Experiência : 5+ anos de experiência na área de tecnologia, com pelo menos 2 anos focado em Engenharia de ML ou IA e utilizado as principais LLMs do mercado. Linguagens e Frameworks:Proficiência sólida Java e/ou Node JS, e familiaridade com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou Langchain. Nuvem e Infraestrutura:Experiência com provedores de nuvem (AWS, GCP ou Akamai) e ferramentas como Docker, Kubernetes. Conhecimentos Técnicos:Sólida compreensão de LLMs, agentes de IA, RAG, vetores e arquiteturas de dados. Comunicação:Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de explicar conceitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos.Habilidades Interpessoais (Soft Skills): Mentalidade de liderança e motivação de equipes. Capacidade de tomar decisões técnicas sob incerteza. Proatividade na resolução de problemas e na gestão de débitos técnicos.

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