Analista De Desenvolvimento De Sistemas Iii - Ia

Oportunidades No Cepel; Rio de Janeiro; On-site; BRL 180,000 - 320,000; Full time

Job summary

Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel) está buscando um especialista em IA e ML com forte atuação em Python, pipelines de dados, e implantação de modelos em produção. O(a) candidato(a) ideal terá experiência com LLMs via API, ferramentas de orquestração, e soluções de busca vetorial, além de domínio em MLflow, Docker e nuvens públicas (AWS/Azure/GCP).

Actividade de pesquisa aplicada e implementação de soluções ponta a ponta, com ênfase em qualidade de dados e governança de modelos.

Qualifications

• Experiência mínima de 5 anos em ML/ciência de dados ou engenharia de software com foco em IA.
• Python avançado e bibliotecas como Scikit-learn, PyTorch.
• Experiência comprovada de modelos colocados e mantidos em produção.
• Experiência com LLMs via API e com frameworks de orquestração e busca vetorial.
• Conhecimento em ferramentas de MLOps (MLflow ou similar), Docker e nuvem (AWS / Azure / GCP).
• Sólidos conhecimentos em estatística e métodos de avaliação de modelos.

Responsibilities

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, limpeza e transformação;
• Implementar modelos de dados no warehouse seguindo os padrões definidos pelo time;
• Monitorar execuções, tratar falhas e criar testes de qualidade de dados;
• Integrar novas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados);
• Documentar tabelas e fluxos e apoiar usuários de dados em dúvidas e análises.

Skills

Machine learning

Ciência de dados

Python

Model deployment

LLMs

Tools

Scikit-learn

PyTorch

MLflow

Docker

AWS

Azure

GCP

Kubernetes

Busca vetorial

Job description

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.

Requisitos:

• Experiência mínima de 5 anos em machine learning, ciência de dados aplicada ou engenharia de software com foco em IA;
• Domínio avançado de Python e experiência com bibliotecas de Machine Learning, como Scikit-learn, PyTorch ou similares;
• Experiência comprovada de modelos colocados e mantidos em produção;
• Experiência com LLMs via API e com frameworks de orquestração e busca vetorial;
• Conhecimento em Ferramentas de MLOps (MLflow ou similar), Docker e nuvem (AWS / Azure / GCP);
• Sólidos conhecimentos em estatística e métodos de avaliação de modelos.

Diferenciais:

• Conhecimento em Séries temporais, previsão e detecção de anomalias (ex.: manutenção preditiva, vida útil de ativos);
• Experiência ou conhecimento em Visão computacional;
• Conhecimento em Kubernetes e serving de modelos;
• Participação em publicações, palestras ou projetos open source.

Principais responsabilidades:

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, limpeza e transformação;
• Implementar modelos de dados no warehouse seguindo os padrões definidos pelo time;
• Monitorar execuções, tratar falhas e criar testes de qualidade de dados;
• Integrar novas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados);
• Documentar tabelas e fluxos e apoiar usuários de dados em dúvidas e análises.