Engenheiro(a) de ML Pleno/Sênior (GenAI)

Descrição

Resumo: Junte-se à Provectus como Engenheiro(a) de ML para construir soluções inovadoras de IA/ML de ponta, impulsionar a inovação e contribuir para um futuro melhor. Pontos principais: 1. Fazer parte de uma equipe que desenvolve soluções de ponta em tecnologia de IA/ML 2. Oportunidades de desenvolvimento e crescimento na engenharia de ML 3. Trabalhar com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em produção, arquitetura RAG e sistemas agênticos **Junte-se a nós na Provectus** para fazer parte de uma equipe dedicada à construção de soluções tecnológicas de ponta que geram impacto positivo na sociedade. Nossa empresa especializa-se em tecnologias de IA e ML, serviços em nuvem e engenharia de dados, e temos orgulho de nossa capacidade de inovar e expandir os limites do possível. Como Engenheiro(a) de ML, você terá todas as oportunidades para se desenvolver e crescer. **Vamos trabalhar juntos para construir um futuro melhor para todos!** ### **Requisitos:** * Domínio dos algoritmos padrão de ML e da matemática subjacente. * Experiência sólida prática com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em produção, arquitetura RAG e sistemas agênticos * Experiência com AWS Bedrock é fortemente desejável * Experiência prática na resolução de tarefas de classificação e regressão em geral, bem como na engenharia de características (feature engineering). * Experiência prática com modelos de ML em produção. * Experiência prática em um ou mais casos de uso a seguir: processamento de linguagem natural (NLP), modelos de linguagem de grande porte (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 avançado. * Excelentes habilidades de comunicação e resolução de problemas. ### **Será um diferencial:** * Experiência prática com plataformas em nuvem (a pilha AWS é preferida, por exemplo: Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3, AWS Lambda). * Experiência prática com modelos de aprendizado profundo (deep learning). * 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(a) sobre os últimos avanços em ML e IA e propor soluções inovadoras. Podemos utilizar ferramentas de inteligência artificial (IA) para apoiar partes do processo de contratação, como análise de currículos, avaliação de inscrições ou análise de respostas. Essas ferramentas auxiliam nossa equipe de recrutamento, mas não substituem o julgamento humano. As decisões finais de contratação são sempre tomadas por pessoas. Caso deseje obter mais informações sobre como seus dados são processados, entre em contato conosco.