Engenheiro(a) de Dados e Machine Learning – AI-Powered SaaS

Há 19 horas


Ribeirão Preto, Brasil Grupo IMendes Tempo inteiro

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados e Machine Learning para liderar a construção da camada de inteligência de uma nova plataforma SaaS. Sua missão será desenhar e implementar toda a infraestrutura de dados, desde a ingestão até a disponibilização para análise, e desenvolver o núcleo de um assistente de IA inovador. Se você é apaixonado(a) por arquitetura de dados, processamento em larga escala e pela aplicação de modelos de linguagem (LLMs) para criar produtos inteligentes, esta é uma oportunidade única para construir um sistema de IA de ponta a partir do zero. Principais Responsabilidades: Arquitetar e implementar pipelines de dados (ETL/ELT) escaláveis e confiáveis para processar dados de diversas fontes e formatos, especialmente arquivos XML e texto estruturado. Desenvolver a arquitetura de um sistema de IA conversacional, integrando modelos de linguagem de larga escala (LLMs) via APIs. Implementar a lógica para consulta de dados em linguagem natural, conectando as perguntas dos usuários com as bases de dados subjacentes. Projetar e gerenciar o armazenamento de dados, escolhendo as tecnologias mais adequadas (Data Lakes, Data Warehouses, Bancos Vetoriais). Aplicar técnicas de ML para extrair insights, identificar padrões e detectar anomalias nos dados processados. Requisitos Essenciais: Experiência sólida no desenvolvimento de pipelines de dados com ferramentas como Apache Airflow ou equivalentes. Experiencia com engine de buscas (Trino ou equivalente). Proficiência em Python e seu ecossistema de bibliotecas de dados (Pandas, NumPy, etc.). Experiência prática na integração com APIs de LLMs (ex: OpenAI, Google AI, Anthropic). Conhecimento em sistemas de armazenamento de dados em nuvem (AWS S3, Redshift, etc.). Habilidade de colaborar com times de Produto para alinhar as capacidades de IA com os objetivos de negócio. Inglês (Leitura). Qualificações Desejáveis (Nice-to-have): Experiência prática construindo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), utilizando frameworks como LangChain/LangGraph e Bancos de Dados Vetoriais (ex: Pinecone, Weaviate). Conhecimento específico no parsing e estruturação de dados de documentos fiscais complexos (NF-e, SPED). Experiência com modelos de detecção de anomalias ou análise de séries temporais para identificação de riscos e oportunidades. Familiaridade com o ecossistema de NLP da Hugging Face (Transformers) para tarefas de processamento de linguagem natural mais específicas. Conhecimento de práticas de MLOps (versionamento, deploy e monitoramento de modelos). Se você busca uma oportunidade para crescer, aprender e atuar com soluções inovadoras, cadastre seu currículo e venha fazer parte do nosso time #J-18808-Ljbffr



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