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Resumo: A Provectus está buscando um Engenheiro de ML para construir e aprimorar modelos de ML, colaborar com equipes e contribuir para transformações de IA ponta a ponta em diversos setores. Pontos principais: 1. Oportunidade de construir e aprimorar modelos de ML do zero 2. Colaborar com equipes de engenharia, ciência de dados e produto 3. Manter-se atualizado com os mais recentes avanços em ML/IA e propor soluções inovadoras A Provectus ajuda empresas a adotarem ML/IA para transformar a forma como operam, competem e geram valor. O foco da empresa é na construção de infraestrutura de ML para impulsionar transformações de IA ponta a ponta, auxiliando negócios na adoção dos casos de uso de IA adequados e no dimensionamento de suas iniciativas de IA em toda a organização, em setores como Saúde & Ciências da Vida, Varejo & Bens de Consumo, Mídia & Entretenimento, Manufatura e empresas de Internet. Como Engenheiro de ML, você terá todas as oportunidades para desenvolvimento e crescimento. **Vamos trabalhar juntos para construir um futuro melhor para todos!** ### **Requisitos:** * Domínio de algoritmos padrão de ML e da matemática subjacente; * Experiência sólida na produção com LLMs, arquitetura RAG e sistemas agênticos; * Experiência com AWS Bedrock fortemente desejada; * Experiência prática na resolução de tarefas de classificação e regressão em geral, bem como em engenharia de características; * Experiência prática com modelos de ML em produção; * Experiência prática em um ou mais casos de uso a seguir: PLN, LLMs e mecanismos de recomendação; * Habilidades sólidas em engenharia de software (ou seja, capacidade de produzir módulos bem estruturados, não apenas scripts em notebooks); * Domínio avançado de Python e Docker; * Nível de inglês — intermediário alto; * Excelentes habilidades de comunicação e resolução de problemas. ### **Será um diferencial:** * Experiência prática com plataformas em nuvem (preferencialmente a pilha AWS, por exemplo, Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3, AWS Lambda); * Experiência prática com modelos de aprendizado profundo; * Experiência com taxonomias ou ontologias; * Experiência prática com pipelines de machine learning para orquestrar fluxos de trabalho complexos; * Experiência prática com Spark/Dask, Great Expectations. ### **Responsabilidades:** * Criar modelos de ML do zero ou aprimorar modelos existentes; * Colaborar com a equipe de engenharia, cientistas de dados e gerentes de produto em modelos em produção; * Desenvolver um roteiro de experimentação; * Configurar um ambiente de experimentação reproduzível e manter pipelines de experimentação; * Monitorar e manter modelos de ML em produção para garantir desempenho ideal; * Escrever documentação clara e abrangente para modelos de ML, processos e pipelines; * Manter-se atualizado com os mais recentes avanços em ML e IA e propor soluções inovadoras. ### **O que oferecemos:** * Colaboração B2B de longo prazo; * Modelo totalmente remoto; * Plano abrangente de seguro médico privado ou orçamento para suas necessidades médicas; * Licença médica paga, férias remuneradas e feriados públicos; * Apoio contínuo à aprendizagem, incluindo patrocínio ilimitado para certificações AWS. ### **Etapas da entrevista:** * Entrevista de recrutamento; * Entrevista técnica; * Entrevista com RH; * Entrevista com o gestor da vaga. Podemos utilizar ferramentas de inteligência artificial (IA) para apoiar partes do processo de contratação, como análise de currículos, avaliação de candidaturas ou análise de respostas. Essas ferramentas auxiliam nossa equipe de recrutamento, mas não substituem o julgamento humano. As decisões finais de contratação são tomadas exclusivamente por humanos. Caso deseje obter mais informações sobre como seus dados são processados, entre em contato conosco.
