DESENVOLVEDOR DE SOFTWARE SÊNIOR - PESQUISA, DESENVOLVIMENTO E IA APLICADA (HEALTH DATA LAB)

Jamefy; Manaus; Hybrid; BRL 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

A Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia, em Manaus, busca pesquisador sênior para atuar em pesquisa aplicada em IA e desenvolvimento experimental. Você definirá hipóteses, desenhará protocolos e conduzirá experimentos para validação de novos modelos de ML, com foco em desempenho e confiabilidade.

Você orientará equipes, redigirá artigos e apoiará propostas técnicas para projetos financiados, além de projetar pipelines de treinamento, validação e implantação contínua.

Qualifications

• Graduação em Ciência da Computação e áreas correlatas.
• Desejável Mestrado ou Doutorado em IA, Processamento de Sinais, ML ou Deep Learning.
• Experiência em pesquisa aplicada e liderança técnica.

Responsibilities

• Pesquisa científica e liderança técnica em IA.
• Definir hipóteses, protocolos experimentais e métricas de avaliação.
• Planejar e executar experimentos para validação de novos modelos.
• Conduzir estudos comparativos e análises estatísticas de desempenho.
• Orientar pesquisadores, analistas e engenheiros em P&D.
• Redigir artigos, relatórios técnicos e patentes; desenvolver pipelines CI/CD.

Skills

Pesquisa em IA

Deep Learning

Análise estatística

Modelos embarcados

Transformers / PyTorch

Education

Graduação em Ciência da Computação

Mestrado/Doutorado em IA

Tools

Python

C/C++

Kotlin

PyTorch

TensorFlow

Scikit-learn

Hugging Face

Git

CI/CD

DVC

SQL/NoSQL

Job description

Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia Manaus, Amazonas, Brazil

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Como o Jamefy te ajuda nesta vaga:

• Analisamos a vaga e seu currículo (MTS Score)
• Você valida recomendações e ajustes estratégicos
• Geramos um currículo otimizado e liberamos o link para aplicação externa

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Descrição da Vaga

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

Principais Atividades Pesquisa Científica e Liderança Técnica; Definir hipóteses científicas, protocolos experimentais e métricas de avaliação; Planejar e executar experimentos para validação de novos modelos, arquiteturas e metodologias; Conduzir estudos comparativos e análises estatísticas de desempenho em modelos de ML; Orientar pesquisadores, analistas e engenheiros na condução de atividades de P\&D; Garantir rigor científico, reprodutibilidade e conformidade metodológica; Redigir e revisar artigos científicos, relatórios técnicos e patentes; Programar para dispositivos embarcados com capacidade de processamento e memória limitada; Apoiar a elaboração de propostas técnicas para projetos financiados por agências de foment; Automatizar pipelines de treinamento de ML: Criação de fluxo para treinamento, validação, empacotamento e implantação continua (CI/CD/CT); Documentar e atualizar documentações técnicas de software.

Principais Habilidades Atuação em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em IA; Domínio de métodos científicos, desenho experimental e análise estatística; Capacidade de transformar desafios científicos em soluções tecnológicas com impacto; Experiência na comunicação de resultados científicos para públicos técnicos, gestores e agências de fomento; Experiência em processamento de séries temporais; Dominar técnicas de Machine Learning e Deep Learning; Dominar projetos utilizando sistemas embarcados; Entender sobre avaliação de modelos, definição de métricas e análise de desempenho; Publicações em conferências e periódicos científicos relevantes; Dominar escrita, revisão e submissão de artigos científicos, escrita técnica para patentes, relatórios técnicos e documentos de projetos de P\&D; Construção, validação e implantação de estruturas de ETL.

Principais Tecnologias Linguagens: Python (avançado), C/C\\+\\+ (Obrigatório), Kotlin (desejável); Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Hugging Face (Transformers, Datasets), visualização (matplotlib, seaborn, plotly, etc.); Modelos de IA de grande escala: Criação, Fine\-tuning, avaliação e benchmarking de modelos; Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS); Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de dados; Monitoramento Científico: Métricas de modelos, detecção de drift de dados e auditoria de experimentos.

Habilidades desejáveis Atuação prévia em centros de pesquisa, laboratórios de P\&D ou projetos financiados por agências públicas; Experiência em projetos colaborativos academia–indústria; Atuação com sistemas Android; Metodologias ágeis (scrum, kanban).