PESQUISADOR/DESENVOLVEDOR DE SOFTWARE APLICADO A MACHINE LEARNING

Há 4 dias

Manaus, Amazonas, Brasil Jamefy Tempo integral R$ 120.000 - R$ 180.000 Contrato

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Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia • Manaus, Amazonas, Brazil

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas; Desejável Mestrado ou Doutorado em andamento em Inteligência Artificial, Processamento de Sinais, Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins.

Conduzir pesquisa científica em métodos de aprendizado autossupervisionado (SSL) para extrair representações de dados não rotulados, com foco em séries temporais e dados tabulares;
Definir protocolos experimentais e métricas de avaliação para métodos de SSL, conduzindo estudos comparativos e análises estatísticas com abordagens supervisionadas e semissupervisionadas;
Desenvolver e integrar ferramentas de suporte à pesquisa, incluindo pipelines de dados, orquestração de experimentos e rastreabilidade de resultados;
Colaborar com equipes multidisciplinares para integrar soluções de SSL;
Redigir e revisar artigos científicos e relatórios técnicos.

Experiência em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em Machine Learning e Deep Learning, incluindo formulação de hipóteses, desenho experimental e análise estatística;
Conhecimento de aprendizado de representações e métodos de aprendizado autossupervisionado (SSL);
Capacidade de desenvolver e integrar ferramentas e pipelines de suporte à pesquisa, assegurando reprodutibilidade e rastreabilidade dos experimentos;
Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares e comunicar métodos e resultados de pesquisa;
Experiência com escrita, revisão e submissão de artigos científicos.

Linguagens: Python;
Frameworks e Bibliotecas de IA, como PyTorch, Lightning, TensorFlow, Scikit\-learn e Hugging Face (Transformers, Datasets e PEFT);
Ferramentas de desenvolvimento e automação: Git e CI/CD;
Ferramentas de orquestração de pipelines, rastreamento e visualização de experimentos, como Kubeflow, Apache Airflow, MLflow e TensorBoard.

Infraestrutura Computacional: Ambientes HPC e Cloud (AWS, GCP e Azure) para treinamento e inferência;
Engenharia de Dados e Computação Distribuída: SQL, NoSQL, Data Lakes, Apache Spark e Ray;
Desenvolvimento e integração de software científico: APIs REST e conteinerização com Docker.