Engineer (Pleno) Machine Learning/Gen AI

Há 6 dias

Jacareí, Brasil tatiana rosa coutinho Tempo inteiro

Vaga 100% Remota - Engenheiro(a) de Machine Learning/GenAI (Pleno) Estamos à procura de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning / GenAI (Pleno) talentoso(a) e proativo(a) para atuar no desenvolvimento e implantação de soluções de Inteligência Artificial e IA Generativa que irão transformar diferentes áreas de negócio da empresa. Se você é apaixonado(a) por modelos de linguagem, orquestração e inovação com IA, venha fazer parte da nossa equipe

Descrição da Função
O(a) profissional será responsável por projetar, desenvolver e implantar soluções robustas de Machine Learning e IA Generativa aplicadas a desafios de negócio. Isso inclui a criação e otimização de pipelines de dados e modelos, integração fluida com APIs e sistemas corporativos, e a automação de fluxos inteligentes utilizando frameworks modernos de orquestração.

Responsabilidades Chave
Desenvolvimento de Soluções de IA: Projetar e implantar soluções de IA/ML, com foco em modelos generativos (LLMs).

Orquestração e Agentes: Implementar e otimizar workflows complexos utilizando frameworks como LangChain e LangGraph para orquestração de agentes e modelos.

Pipeline de Dados e Modelos: Construir e manter pipelines de dados eficientes para ingestão, pré-processamento, treinamento e deploy de modelos.

Integração e Escalabilidade: Integrar modelos de IA a APIs, microsserviços e sistemas corporativos, garantindo a entrega de soluções escaláveis e performáticas.

Colaboração Estratégica: Colaborar ativamente com áreas de negócio (marketing, vendas, operações) para identificar e capitalizar oportunidades de inovação com IA.

Qualidade e Ética: Garantir segurança, compliance e as melhores práticas éticas em todas as soluções de IA desenvolvidas.

Otimização de LLMs: Aplicar técnicas avançadas de prompt engineering e fine-tuning para maximizar o desempenho dos LLMs.

Monitoramento: Monitorar e otimizar modelos em produção quanto à precisão, latência e custo.

Documentação: Documentar arquiteturas, fluxos de trabalho e melhores práticas para promover reuso e padronização.

Requisitos Técnicos (Obrigatórios)
Linguagem e Processamento de Dados: Domínio de SQL e ferramentas de processamento de dados como PySpark e Pandas .

Plataformas Cloud: Experiência prática em plataformas de nuvem ( Azure, AWS ou GCP ) e seus respectivos serviços de IA/ML.

ML/Data Platform: Familiaridade com Databricks ou plataformas equivalentes de dados e Machine Learning.

Integração: Conhecimento sólido em integração de APIs (REST, GraphQL).

Diferenciais Desejáveis
Experiência comprovada com LLMs , LangChain , LangGraph ou arquitetura de orquestração multiagente.

Conhecimento e vivência em arquitetura de MLOps e deploy de modelos em ambientes de produção.

Experiência com ferramentas de observabilidade de IA (ex: MLflow, Weights & Biases).

Inglês técnico para leitura e documentação.

Nível de Experiência e Formação
Formação: Superior completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas afins.

Experiência: Mínimo de 3 anos de vivência profissional (perfil Pleno+).

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