Applied AI Engineer – Machine Learning & NLP

GRUPO MED4U; Curitiba; Presencial; BRL 167 400 - 279 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em saúde está em busca de um(a) Applied AI Engineer para desenvolver soluções de Inteligência Artificial aplicadas à saúde. O profissional será responsável por implementar modelos de machine learning e NLP, mantendo pipelines de dados e integrando soluções em produtos digitais. É necessário ter formação em Ciência da Computação ou áreas correlatas, experiência em Python e bibliotecas de IA, além de habilidades de comunicação para atuar com equipes multidisciplinares.

Qualificações

• Experiência prática com machine learning ou NLP.
• Familiaridade com deploy de modelos e pipelines de dados.
• Boa comunicação para trabalhar com times multidisciplinares.

Responsabilidades

• Desenvolver e implantar modelos de machine learning e NLP.
• Construir e manter pipelines de dados.
• Integrar modelos em sistemas de apoio à decisão clínica.

Conhecimentos

Machine Learning

NLP

Python

PyTorch

TensorFlow

Git

APIs

LLMs

Formação académica

Ciência da Computação

Ciência de Dados

Informática Biomédica

Descrição da oferta de emprego

Que tal trazer seu talento para a Spesia, healthtech do Grupo Med4U?

Estamos construindo soluções de Inteligência Artificial aplicadas à saúde, com foco em transformar dados clínicos em ferramentas reais de apoio à decisão médica. Buscamos um(a) profissional com perfil hands‑on, orientado(a) a produto e interessado(a) em desenvolver soluções robustas, escaláveis e com impacto direto na prática clínica.

Vaga: Applied AI Engineer – Machine Learning & NLP

Missão do Cargo

Desenvolver e implementar soluções de Inteligência Artificial aplicadas à saúde, transformando dados clínicos em produtos digitais que gerem valor real para médicos, pacientes e equipes assistenciais.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver, testar e implantar modelos de machine learning e NLP em ambientes reais, utilizando dados clínicos e biomédicos;
• Construir e manter pipelines de dados e inferência, lidando com dados estruturados e não estruturados (principalmente texto clínico);
• Integrar modelos de IA a produtos digitais e sistemas de apoio à decisão clínica;
• Desenvolver APIs, serviços e rotinas de processamento para disponibilização dos modelos em produção;
• Trabalhar com dados reais (EHR), realizando limpeza, normalização, estruturação e enriquecimento;
• Explorar e adaptar modelos baseados em Transformers (ex.: BERT, Llama, entre outros), com foco em aplicação prática;
• Avaliar modelos com métricas adequadas ao contexto clínico e iterar com base em feedback de uso;
• Atuar em conjunto com médicos, engenheiros e times de produto para definição e evolução das soluções;
• Traduzir modelos e análises em funcionalidades aplicáveis em produto;
• Contribuir com documentação técnica das soluções desenvolvidas.

Requisitos

• Formação em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Informática Biomédica ou áreas correlatas;
• Experiência prática com desenvolvimento de soluções de machine learning ou NLP;
• Proficiência em Python;
• Experiência com bibliotecas como PyTorch, TensorFlow, HuggingFace ou similares;
• Vivência com desenvolvimento colaborativo (Git, code review, pull requests);
• Experiência na construção de aplicações (além de notebooks);
• Familiaridade com deploy de modelos, APIs ou pipelines de dados;
• Conhecimento em NLP, extração de informação e uso de LLMs;
• Boa comunicação para atuação com times multidisciplinares.

Diferenciais

• Experiência com dados de saúde ou prontuários eletrônicos;
• Conhecimento em interoperabilidade (HL7 FHIR) e terminologias médicas;
• Experiência com MLOps e monitoramento de modelos;
• Vivência com frameworks como LangChain, LangGraph ou similares;
• Experiência em startups ou desenvolvimento de produtos digitais.

Aqui na Spesia, você fará parte da construção de soluções reais, utilizadas no dia a dia por médicos e equipes clínicas, em um ambiente que conecta tecnologia, ciência e impacto direto na vida das pessoas.

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