O papel de um Engenheiro de Máquina
Desenvolver soluções AI-driven integrando com parceiros, como Open AI e Azure.
Alimentar modelos com dados definidos por cientistas de dados por meio de fluxos (MLOps).
Escalar estes modelos para que permitam trabalhar com terabytes de informações em vários cenários incluindo data em tempo real.
Todas as vagas estão disponíveis para pessoas com deficiência.
Responsabilidades e atribuições
* Trabalhar com stakeholders para entender desafios estratégicos e propor soluções orientadas por dados.
* Avaliar códigos e pipelines desenvolvidos por outros membros do time e apoiar no crescimento técnico da equipe.
* Garantir que os modelos se mantenham relevantes e atualizados frente à evolução dos dados e do negócio.
* Colaborar ativamente com áreas de engenharia, dados, produto e negócios para garantir a entrega de valor.
* Projetar e implementar fluxos de dados e modelos de ML com foco em escala e desempenho.
* Desenvolver fluxos de MLOps para deploy, monitoramento e reentrenamento.
* Integrar soluções de ML com sistemas existentes, produtos e APIs de parceiros.
* Monitorar performance e custo de features baseadas em IA em ambiente de produção.
* Garantir segurança e governança na aplicação de modelos de IA.
* Apoiartecnicas e estratégicas junto às lideranças.
* Mentorar engenheiros plenos e juniores.
Requisitos e qualificações
* Experiência com arquiteturas complexas de modelos, tuning e validação robusta.
* Experiência com arquiteturas de GenIA, incluindo frameworks como Langchain.
* Dominio de MLOps: automacao de pipelines, versionamento, CI/CD e monitoramento com MLflow.
* Deploy em larga escala com Docker e Kubernetes.
* Capacidade de tomar decisoes tecnicas sobre frameworks, arquitetura e escalabilidade.
* Pratica com ambientes de dados distribuidos e alto volume.
* Experiencia solidana em projetos de ML em produao.
* Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como Pandas e Scikit-learn.
* Vivencia com ferramentas de contenedores (Docker) e plataformas cloud (AWS).
* Capacidade de definir arquiteturas robustas e escalaveis.
* Experiencia com MLOps e deploy contínuo de modelos.
Benefícios
Todas as vagas estão disponíveis para pessoas com deficiência.
Pretende-se buscar alguém
* Engenheiro/a de dados com habilidades avançadas em ciência de dados e modelagem preditiva.
* Tecnologista/a experiente com expertise em Machine Learning e inteligência artificial.