Analista De Desenvolvimento De Sistemas Ii - Ia

Oportunidades No Cepel; Rio de Janeiro; Sur place; BRL 120 000 - 180 000; Plein temps

Résumé du poste

Cepel está buscando profissionais para desenvolver soluções de inteligência artificial, incluindo modelos de machine learning e aplicações baseadas em LLMs. O time atua na automação de processos, geração de insights e criação de produtos digitais, com colaboração entre Dados, Software e áreas de negócio.

Requisitos incluem domínio de Python, ML libraries e técnicas de validação, além de experiência com SQL, Git, Docker e serviços em nuvem. Participação em projetos com MLOps é desejável.

Qualifications

• Experiência prática em desenvolvimento de soluções de machine learning, ciência de dados aplicada ou engenharia de software com foco em IA.
• Domínio de Python e experiência com bibliotecas de machine learning, como scikitlearn, PyTorch ou similares.
• Conhecimento de estatística, preparação de dados, validação cruzada e métricas de avaliação de modelos.
• Experiência com SQL e manipulação de dados estruturados e não estruturados.
• Experiência prática com treinamento, avaliação e experimentação de modelos de machine learning.
• Conhecimento de aplicações com LLMs, incluindo uso de APIs, embeddings e mecanismos de busca vetorial.
• Conhecimento de Git, testes automatizados, documentação e boas práticas de desenvolvimento de software.
• Noções de Docker, serviços em nuvem e implantação de aplicações de IA.
• Capacidade de analisar problemas, propor soluções técnicas e trabalhar de forma colaborativa com equipes multidisciplinares.

Responsabilités

• Desenvolver, avaliar e colocar em operação soluções de inteligência artificial, incluindo modelos de machine learning e aplicações baseadas em LLMs, contribuindo para a automação de processos, a geração de insights e a criação de produtos digitais.
• Atuar com autonomia no desenvolvimento de soluções, em colaboração com as equipes de Dados, Software e negócio, seguindo as diretrizes técnicas definidas pela equipe sênior.
• Realizar análises exploratórias de dados e identificar oportunidades de aplicação de inteligência artificial em problemas de negócio.
• Preparar, transformar e relacionar dados de diferentes fontes para treinamento, validação e avaliação de modelos.
• Construir Analytical Base Tables (ABTs) e pipelines de preparação de dados para aplicações analíticas.
• Desenvolver, treinar, avaliar e aprimorar modelos de machine learning para problemas de classificação, regressão, previsão e detecção de anomalias.
• Desenvolver aplicações baseadas em LLMs, incluindo soluções com RAG, busca semântica, embeddings e extração de informações de documentos.
• Implementar testes e mecanismos de avaliação da qualidade, precisão, robustez e confiabilidade dos modelos e das aplicações de IA.
• Apoiar a integração de modelos e aplicações de IA aos produtos e sistemas da organização.
• Implementar práticas de versionamento, experimentação, rastreabilidade e monitoramento de modelos, em alinhamento com as diretrizes de MLOps da equipe.
• Monitorar o desempenho das soluções em produção, identificando degradação, desvios de comportamento e oportunidades de melhoria.
• Desenvolver código limpo, modular, testável e documentado, seguindo os padrões de engenharia de software da equipe.
• Participar de revisões de código, discussões técnicas e atividades de melhoria contínua.
• Colaborar com profissionais seniores na definição de arquiteturas, na investigação de problemas complexos e na avaliação de novas tecnologias de IA.
• Apoiar a identificação e mitigação de riscos relacionados à segurança, privacidade e confiabilidade das aplicações de inteligência artificial.

Connaissances

Python

Scikit-learn

PyTorch

SQL

Git

Docker

Cloud

LLMs

Embeddings

Vector search

Outils

MLflow

Kubernetes

Description du poste

Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel)

Desde 1974, o Cepel é a plataforma estratégica de inovação do setor elétrico brasileiro. Somos uma Instituição de Ciência e Tecnologia (ICT) privada e sem fins lucrativos, dedicada a transformar desafios complexos em soluções de alta performance.

Infraestrutura de classe mundial: laboratórios únicos na América Latina para ensaios e certificações complexas.

Capital intelectual de elite: Um corpo técnico de excelência, formado majoritariamente por mestres e doutores.

Soluções de ponta a ponta: Do desenvolvimento de softwares proprietários à consultoria técnica especializada.

Atuamos na fronteira do conhecimento, da integração de fontes renováveis à gestão avançada de ativos.

As soluções do Cepel sustentam a tomada de decisão e a operação das principais instituições que regem o país:

• Governança e Regulação: Ministério de Minas e Energia (MME) e Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel);


• Planejamento e Operação: Empresa de Pesquisa Energética (EPE) e Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS)., e


• Mercado: Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE).

Missão

• Desenvolver soluções tecnológicas em energia para a sociedade.

Visão

• Ser referência internacional em soluções inovadoras em energia.

Valores

• A vida em primeiro lugar - Nosso compromisso é com a vida e com o meio ambiente.


• A nossa energia vem das pessoas - Aprender é sempre simples: o conhecimento é a base para as nossas pessoas.


• Integridade sempre - Agimos de acordo com os mais altos padrões éticos em todas as áreas da empresa.


• Nossa excelência faz a diferença - Somos comprometidos com os melhores padrões de qualidade.


• Inovar para gerar valor - Buscamos constantemente soluções para construir o futuro.

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Requisitos:

• Experiência prática em desenvolvimento de soluções de machine learning, ciência de dados aplicada ou engenharia de software com foco em IA;


• Domínio de Python e experiência com bibliotecas de machine learning, como scikitlearn, PyTorch ou similares;


• Conhecimento de estatística, preparação de dados, validação cruzada e métricas de avaliação de modelos;


• Experiência com SQL e manipulação de dados estruturados e não estruturados;


• Experiência prática com treinamento, avaliação e experimentação de modelos de machine learning;


• Conhecimento de aplicações com LLMs, incluindo uso de APIs, embeddings e mecanismos de busca vetorial;


• Conhecimento de Git, testes automatizados, documentação e boas práticas de desenvolvimento de software;


• Noções de Docker, serviços em nuvem e implantação de aplicações de IA;


• Capacidade de analisar problemas, propor soluções técnicas e trabalhar de forma colaborativa com equipes multidisciplinares.

/n

Diferenciais:

• Experiência com aplicações de RAG, agentes de IA e frameworks de orquestração de LLMs;


• Conhecimento de ferramentas de MLOps, como MLflow, e de monitoramento de modelos em produção;


• Experiência com séries temporais, previsão, detecção de anomalias e manutenção preditiva


• Conhecimento de aplicações de IA para diagnóstico, confiabilidade e avaliação da condição de ativos do setor elétrico;


• Experiência com bancos de dados vetoriais, bancos de dados em grafo e mecanismos de busca semântica;


• Conhecimento de CI/CD, Kubernetes e serviços de inferência de modelos;


• Experiência com avaliação de segurança de aplicações de IA, proteção contra prompt injection e técnicas de mitigação de riscos;


• Participação em projetos de pesquisa aplicada, inovação tecnológica ou desenvolvimento de produtos digitais baseados em IA.

Principais responsabilidades:

• Desenvolver, avaliar e colocar em operação soluções de inteligência artificial, incluindo modelos de machine learning e aplicações baseadas em LLMs, contribuindo para a automação de processos, a geração de insights e a criação de produtos digitais;


• Atuar com autonomia no desenvolvimento de soluções, em colaboração com as equipes de Dados, Software e negócio, seguindo as diretrizes técnicas definidas pela equipe sênior;


• Realizar análises exploratórias de dados e identificar oportunidades de aplicação de inteligência artificial em problemas de negócio;


• Preparar, transformar e relacionar dados de diferentes fontes para treinamento, validação e avaliação de modelos;


• Construir Analytical Base Tables (ABTs) e pipelines de preparação de dados para aplicações analíticas;


• Desenvolver, treinar, avaliar e aprimorar modelos de machine learning para problemas de classificação, regressão, previsão e detecção de anomalias;


• Desenvolver aplicações baseadas em LLMs, incluindo soluções com RAG, busca semântica, embeddings e extração de informações de documentos;


• Implementar testes e mecanismos de avaliação da qualidade, precisão, robustez e confiabilidade dos modelos e das aplicações de IA;


• Apoiar a integração de modelos e aplicações de IA aos produtos e sistemas da organização;


• Implementar práticas de versionamento, experimentação, rastreabilidade e monitoramento de modelos, em alinhamento com as diretrizes de MLOps da equipe;


• Monitorar o desempenho das soluções em produção, identificando degradação, desvios de comportamento e oportunidades de melhoria;


• Desenvolver código limpo, modular, testável e documentado, seguindo os padrões de engenharia de software da equipe;


• Participar de revisões de código, discussões técnicas e atividades de melhoria contínua;


• Colaborar com profissionais seniores na definição de arquiteturas, na investigação de problemas complexos e na avaliação de novas tecnologias de IA;


• Apoiar a identificação e mitigação de riscos relacionados à segurança, privacidade e confiabilidade das aplicações de inteligência artificial.