Techlead de ia/ml sênior

Conhecimento Técnico:

• Sólida compreensão de arquiteturas de dados e soluções de cloud (Google Cloud);
• Familiaridade com tecnologias de ingestão, transformação e disponibilização de dados;
• Capacidade de entender e traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas.

Habilidades Interpessoais:

• Excelente comunicação verbal e escrita;
• Fortes habilidades de negociação e influência;
• Capacidade de trabalhar em equipe e colaborar com diferentes áreas;
• Orientação para resultados e foco no cliente;
• Proatividade e capacidade de resolver problemas.
• Capacidade de transmitir informações complexas de forma clara e concisa.

Diferenciais:

• Experiência prévia em consultoria técnica;
• Certificações em cloud (Google Cloud);
• Conhecimento de metodologias ágeis de desenvolvimento de software.

Formação e Experiência (Requisitos):

• Ensino Superior completo em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas afins;
• Experiência mínima de 5 anos em engenharia de ML, data science ou afins.
• Conhecimentos em Data Science/Machine Learning é um diferencial
• Inglês avançado/fluente é um diferencial
• Conhecimentos em outras plataformas é um diferencial

• Criação de Intents e Entities: Definir e configurar os intents (intenções do usuário) e entities (entidades, ou seja, dados específicos que o usuário fornece) que o agente deve reconhecer para entender as requisições dos usuários.
• Fluxos de Conversa (Flows): Estruturar os fluxos conversacionais complexos, garantindo que o agente possa guiar o usuário através de múltiplos passos para completar uma tarefa ou obter informações.
• Treinamento do Agente: Alimentar o agente com frases de treinamento variadas para cada intent, aprimorando sua capacidade de reconhecer e responder a diferentes formas de expressar a mesma intenção.
• Integração com Back-end (Fulfillment): Desenvolver e implementar webhooks (fulfillment) usando linguagens como Node.js ou Python para conectar o Dialogflow a sistemas externos (bancos de dados, APIs, CRMs) e permitir que o agente realize ações ou recupere informações dinamicamente.
• Gerenciamento de Contextos: Configurar e gerenciar o contexto da conversa para manter a relevância e a continuidade do diálogo.
• Respostas Ricas (Rich Responses): Implementar respostas que vão além do texto simples, utilizando elementos como cards, botões, imagens e carrosséis para enriquecer a experiência do usuário.

Otimização e Manutenção:

• Monitoramento e Análise: Acompanhar o desempenho do agente, analisando logs de conversas e métricas de uso para identificar áreas de melhoria, como intents não reconhecidos ou fluxos problemáticos.
• Iteração e Refinamento: Realizar ajustes contínuos no agente com base no feedback dos usuários e nas análises de desempenho, visando melhorar a precisão do reconhecimento de intenções e a fluidez das conversas.
• Tratamento de Exceções: Desenvolver estratégias para lidar com cenários em que o agente não compreende a requisição do usuário (fallback intents) ou precisa solicitar mais informações.
• Gerenciamento de Versões: Manter controle das diferentes versões do agente para garantir que as atualizações sejam implementadas de forma controlada.

Colaboração e Comunicação:

• Trabalho Interdisciplinar: Colaborar de perto com designers de UX/UI, gerentes de produto, cientistas de dados e engenheiros de software para traduzir requisitos de negócio em soluções conversacionais.
• Documentação: Criar e manter documentação clara e concisa sobre o design, a lógica e a implementação do agente.
• Suporte: Fornecer suporte técnico e treinamento para as equipes que interagem com o agente ou o utilizam.

Conhecimento Técnico Essencial:

• Proficiência em Dialogflow ES/CX: Conhecimento aprofundado das funcionalidades e melhores práticas de ambas as versões do Dialogflow (Essentials e CX).
• Linguagens de Programação: Experiência em linguagens como Node.js, Python ou Java para desenvolvimento de fulfillment.
• APIs e Web Services: Habilidade para integrar o Dialogflow com APIs RESTful e outros serviços web.
• Versionamento de Código: Familiaridade com sistemas de controle de versão como Git.
• Conceitos de NLP/NLU: Embora o Dialogflow abstraia muito do NLP/NLU, uma compreensão dos conceitos subjacentes é benéfica.