Especialista em Inteligência de Dados

Há 2 dias


São Paulo, São Paulo, Brasil beBeeInteligência Tempo inteiro R$180.000 - R$200.000
Descrição do Cargo

O nosso time está procurando por um profissional sólido para atuar como Especialista em Inteligência de Dados, na equipe responsável por desenvolver soluções robustas e escaláveis em exames diagnósticos clínicos.


Responsabilidades e Atribuições
  • Colaborar de forma multidisciplinar com especialistas em inteligência de dados, engenheiros, arquitetos e squads de produto para garantir a entrega de soluções robustas e escaláveis.
  • Ter postura proativa na resolução de problemas, contribuindo para a melhoria contínua de processos, ferramentas e arquitetura de inteligência artificial.
  • Apoiar incidentes em ambientes de homologação e produção, liderando a identificação de causas, correções ágeis e sugestões de melhoria.
  • Demonstrar autonomia e ownership na definição de estratégias de deployment, arquitetura e monitoramento de modelos.
  • Ser capaz de traduzir necessidades técnicas e de negócio em soluções práticas e sustentáveis em produção.
  • Promover compartilhamento de conhecimento, contribuindo com a evolução técnica do time e fomentando uma cultura de excelência operacional.
  • Ter mentalidade de produto e visão sistêmica sobre o ciclo de vida completo dos modelos de inteligência artificial em produção.

Habilidades e Qualificações Requisitadas
  • Experiência sólida em desenvolvimento e implantação de modelos de inteligência artificial em plataformas cloud como GCP, Azure ou AWS.
  • Domínio em práticas de CI/CD aplicadas ao ciclo de vida de IA, utilizando ferramentas como Jenkins, Azure DevOps Pipelines, CloudBuild, entre outras.
  • Conhecimento prático no uso de Airflow para automação de pipelines em batch.
  • Experiência com orquestração de modelos Online via APIs, utilizando Kubernetes (K8s) e serviços gerenciados como Cloud Run.
  • Capacidade de construir pipelines completas de re-treinamento, deployment e monitoramento usando ferramentas como Kubeflow, Vertex AI Pipelines, etc.
  • Experiência com deploy escalável de modelos containerizados em ambientes cloud, com definição de parâmetros de autoscaling e recursos.
  • Familiaridade com estratégias de canary deployment, blue/green e shadow deployment para minimizar riscos em produção.
  • Conhecimento avançado de ferramentas de monitoramento de modelos e infra, como Prometheus, Grafana, Rancher e dashboards personalizados.
  • Capacidade de definir arquiteturas de IA na nuvem alinhadas com os requisitos do projeto, considerando custo, performance e escalabilidade.
  • Vivência na implementação de pipelines de dados em streaming para ingestão, processamento e consumo em tempo real.
  • Sólido entendimento dos princípios de MLOps, com domínio sobre versionamento, rastreabilidade, testes e gestão do ciclo de vida dos modelos.
  • Desejável experiência na construção de ferramentas internas ou frameworks (como o FenixAI) para padronização e autonomia dos times sobre a infraestrutura de IA.


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