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Resumo: A Provectus busca um Engenheiro de ML para construir e aprimorar modelos de ML, colaborar em modelos em produção e manter pipelines de experimentação em diversos setores. Pontos de destaque: 1. Oportunidade de construir modelos de ML do zero ou aprimorar os existentes 2. Foco em LLMs em produção, arquitetura RAG e sistemas agênticos 3. Suporte contínuo para aprendizado, incluindo patrocínio ilimitado para certificações AWS A Provectus ajuda empresas a adotarem ML/IA para transformar as maneiras como operam, competem e geram valor. O foco da empresa está na construção de infraestrutura de ML para impulsionar transformações de IA do início ao fim, auxiliando negócios na adoção dos casos de uso de IA adequados e na escalabilidade 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 prática com LLMs em produção, arquitetura RAG e sistemas agênticos; * Experiência com AWS Bedrock fortemente preferida; * Experiência prática na resolução de tarefas de classificação e regressão em geral, bem como 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 (isto é, capacidade de produzir módulos bem estruturados, não apenas scripts em notebooks); * Domínio avançado de Python, Docker; * Nível de inglês — intermediário alto; * Excelentes habilidades de comunicação e resolução de problemas. ### **Será um diferencial:** * Experiência prática com plataformas em nuvem (a stack da AWS é preferida, 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 o 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; * Elaborar documentação clara e abrangente para modelos de ML, processos e pipelines; * Manter-se atualizado sobre os mais recentes avanços em ML e IA e propor soluções inovadoras. ### **O que oferecemos:** * Colaboração B2B de longo prazo; * Modelo totalmente remoto; * Plano privado abrangente de seguro médico ou orçamento para suas necessidades médicas; * Licença médica paga, férias remuneradas e feriados públicos; * Suporte contínuo para aprendizado, 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 seletivo, como análise de candidaturas, avaliação de currículos 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.
