Pessoa Engenheira de Machine Learning/IA/LLM

Instituto de Pesquisas ELDORADO; Manaus; Presencial; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Instituto de Pesquisas ELDORADO busca profissional sênior para liderar a aplicação de ML/IA, desenvolvimento de modelos preditivos e pipelines de MLOps em produção. O foco inclui IA Generativa, NLP e soluções escaláveis, com atuação técnica e mentoria de equipe.

A posição requer graduação em áreas correlatas e experiência prática em frameworks de DL (TensorFlow, PyTorch) e Python, com sólida atuação em ambientes Linux e DevOps.

Qualificações

• Experiência sólida em ML/DL em ambientes produtivos.
• Conhecimento em NLP, embeddings, Transformers e geração de conteúdo.

Responsabilidades

• Liderar identificação e aplicação de avanços em ML/IA para soluções escaláveis.
• Projetar, validar e monitorar modelos preditivos em produção.
• Definir métricas, interpretar resultados e recomendar abordagens técnicas a stakeholders.
• Definir arquiteturas de ML e IA Generativa, garantindo desempenho e segurança.
• Desenvolver e implantar soluções com Python, TensorFlow, PyTorch e tecnologias abertas.
• Liderar desenvolvimento de LLMs, NLP e técnicas de geração de conteúdo.
• Implementar pipelines de MLOps para treino, validação e monitoramento.
• Mentorar equipe e promover revisões de código e documentação.

Conhecimentos

Machine Learning

Deep Learning

NLP

Liderança

Autonomia

Análise de dados

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia Elétrica ou áreas correlatas

Ferramentas

Python

C/C++

TensorFlow

Keras

PyTorch

Linux

Git

Docker

Microservices

CI/CD

Descrição da oferta de emprego

• Liderar a identificação, avaliação e aplicação dos mais recentes avanços em Machine Learning e Inteligência Artificial para desenvolvimento de soluções inovadoras e escaláveis;
• Projetar, desenvolver, validar e monitorar modelos preditivos e soluções baseadas em IA em ambientes de produção;
• Comparar resultados de diferentes metodologias, definir métricas de sucesso, interpretar resultados e recomendar abordagens técnicas para stakeholders técnicos e de negócio;
• Definir arquiteturas de Machine Learning e IA Generativa, garantindo desempenho, escalabilidade, segurança e manutenibilidade;
• Desenvolver, otimizar e implantar soluções analíticas utilizando ferramentas e frameworks de código aberto, como Python, TensorFlow, PyTorch e tecnologias correlatas;
• Liderar o desenvolvimento e evolução de algoritmos de geração de texto, recuperação de informação, análise semântica e aplicações baseadas em Large Language Models (LLMs);
• Pesquisar, implementar e aperfeiçoar técnicas avançadas de IA Generativa, incluindo fine-tuning, quantização, RAG (Retrieval-Augmented Generation), model distillation, prompt engineering e estratégias de otimização para casos de uso específicos;
• Estruturar e implementar pipelines de MLOps para treinamento, validação, monitoramento contínuo e implantação automatizada de modelos;
• Atuar como referência técnica para a equipe, promovendo boas práticas de desenvolvimento, revisão de código, documentação e mentoria de profissionais menos experientes;
• Colaborar com equipes multidisciplinares para traduzir desafios de negócio em soluções de IA de alto impacto.

Requisitos e qualificações:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia Elétrica ou áreas correlatas;
• Experiência sólida no desenvolvimento de soluções de Machine Learning e Deep Learning em ambientes produtivos;
• Experiência avançada em Python e conhecimento em C/C++; Domínio de Programação Orientada a Objetos, Estruturas de Dados, algoritmos e padrões de projeto;
• Experiência prática com frameworks de Deep Learning, como TensorFlow, Keras e PyTorch;
• Experiência comprovada no desenvolvimento, treinamento, ajuste e implantação de Large Language Models (LLMs) e modelos generativos;
• Conhecimento avançado em Processamento de Linguagem Natural (NLP), embeddings, modelos Transformers e técnicas modernas de recuperação e geração de conteúdo;
• Experiência com técnicas de otimização de modelos, incluindo fine-tuning, quantização, pruning e distillation;
• Experiência com pipelines de MLOps, CI/CD, versionamento de modelos e monitoramento em produção;
• Vivência com ambientes Linux, Git, Docker e arquiteturas de microsserviços;
• Capacidade de atuar de forma autônoma, liderando decisões técnicas e influenciando stakeholders.