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Suas principais atividades na empresa serão:
● Projetar, desenvolver e implantar modelos de ML para diversos casos de uso em SaaS, como análises preditivas, sistemas de recomendação, detecção de anomalias e personalização;
● Aplicar e integrar técnicas de IA Generativa em soluções inovadoras, como geração de texto, aumento de dados ou síntese de conteúdo;
● Construir pipelines de dados e fluxos de trabalho de ML escaláveis para suportar todo o ciclo de vida de machine learning;
● Desenvolver APIs e serviços para integrar os modelos de ML aos produtos SaaS;
● Implementar e manter pipelines de MLOps para implantação, monitoramento, re-treinamento e integração contínua de modelos;
● Otimizar o desempenho de inferência, latência e custo computacional das implantações de ML;
● Utilizar plataformas em nuvem (preferencialmente Azure) para treinamento e implantação escalável de modelos;
● Colaborar com equipes multifuncionais (produto, engenharia, dados) e empresas do portfólio do grupo para soluções customizadas baseadas em ML;
● Pesquisar e aplicar algoritmos e técnicas de ML de ponta para aprimorar a precisão e robustez dos modelos;
● Documentar fluxos de trabalho de ML e promover práticas responsáveis e reprodutíveis;
● Contribuir com estratégias de coleta, pré-processamento, aumento e anotação de dados para melhorar o desempenho dos modelos.
Benefícios
● Vale Alimentação – Valor por dia útil (variável mensal) – sem contrapartida do
funcionário e pago inclusive durante férias, licenças médicas e período de
experiência;
● Plano de Saúde Unimed Estadual – Opcional com contrapartida do funcionário (2% sobre o salário bruto) – possibilidade de incluir dependentes com contrapartida de 100% do valor da mensalidade do dependente;
● Day off de aniversário;
● Vale transporte;
● Frutas à disposição;
● O melhor café de São José \o/
Conhecimentos Necessários
● Formação em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia ou áreas correlatas;
● Proficiência em Python e bibliotecas de ML como scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow;
● Experiência prática no desenvolvimento, implantação e escalabilidade de modelos de ML em ambientes de produção (mínimo de 3 anos);
● Experiência com modelos ou frameworks de IA Generativa (ex.: geração de texto, dados sintéticos, LLMs) será um diferencial;
● Domínio de plataformas em nuvem (preferencialmente Azure) e computação distribuída;
● Familiaridade com ferramentas de MLOps (ex.: MLflow, Azure ML, Kubeflow) para rastreamento de experimentos, implantação e monitoramento;
● Conhecimento em controle de versão, pipelines CI/CD, conteinerização (Docker, Kubernetes) e microsserviços;
● Experiência com engenharia de dados, pipelines ETL e frameworks de big data (Spark, Databricks) para fluxos de trabalho de ML em larga escala;
● Conhecimento em técnicas avançadas de tuning de modelos, engenharia de atributos e avaliação de desempenho;
● Experiência com aplicações de séries temporais, NLP ou ML multimodal será considerada um diferencial;
● Fluência em inglês (oral e escrita) para comunicação em ambiente global.
Competências
● Capacidade analítica e de resolução de problemas complexos;
● Boa comunicação para explicar conceitos técnicos a diferentes públicos;
● Perfil colaborativo, inovador e com vontade de aprender;
● Facilidade para trabalhar em times multidisciplinares.
