Descrição
Resumo:
O Engenheiro de IA/ML projeta, desenvolve e implanta modelos de aprendizado de máquina e soluções impulsionadas por IA, colaborando com equipes multifuncionais para impulsionar a automação inteligente e a tomada de decisões baseada em dados.
Pontos principais:
1. Projetar, construir e implantar modelos de aprendizado de máquina para diversas aplicações
2. Implementar práticas de MLOps e pipelines de CI/CD para aprendizado de máquina
3. Experimentar modelos de ponta e estratégias modernas de IA
**Cargo:** Engenheiro de IA/ML
**Departamento:** Serviços de TI / Infraestrutura de TI
**Reporta a:** Gerente de Projetos de TI
**Localização:** Delhi NCR (Remoto)
### **Visão Geral do Cargo:**
O Engenheiro de IA/ML desempenha um papel crítico no projeto, desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina e soluções impulsionadas por IA para apoiar iniciativas estratégicas de negócios. A função envolve colaborar com equipes multifuncionais, incluindo engenharia de software, análise de dados, desenvolvimento de produtos e partes interessadas nos negócios, para impulsionar a automação inteligente, a tomada de decisões baseada em dados e capacidades avançadas de análise.
O candidato ideal terá de 3 a 5 anos de experiência no desenvolvimento de modelos de IA/ML, com uma sólida base em algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento de dados e pipelines de implantação. É essencial ter experiência com Python, TensorFlow/PyTorch e serviços de ML baseados em nuvem.
### **Responsabilidades:**
### **1\. Desenvolvimento e Otimização de Modelos**
* Projetar, construir e implantar modelos de ML para classificação, regressão, processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional ou previsão de séries temporais.
* Selecionar algoritmos e técnicas adequados com base nas necessidades comerciais e nas características dos dados.
* Monitorar e melhorar continuamente o desempenho dos modelos usando métricas e loops de feedback.
### **2\. Preparação de Dados e Engenharia de Recursos**
* Limpar, pré-processar e transformar conjuntos de dados estruturados e não estruturados para treinamento e inferência.
* Criar e selecionar recursos relevantes para melhorar a precisão e a generalização dos modelos.
* Colaborar com engenheiros de dados para garantir a qualidade e acessibilidade dos dados.
### **3\. Implantação de Modelos e MLOps**
* Empacotar e implantar modelos usando ferramentas como Docker, Flask/FastAPI e Kubernetes.
* Implementar pipelines de CI/CD para ML usando plataformas como MLflow, Airflow ou Kubeflow.
* Monitorar modelos implantados quanto a desvio (drift), latência e desempenho em ambientes de produção.
### **4\. Soluções de IA e Implementação de Casos de Uso**
* Trabalhar com partes interessadas nos negócios para traduzir problemas reais em casos de uso de IA/ML.
* Prototipar e testar soluções impulsionadas por IA (por exemplo, mecanismos de recomendação, chatbots, detecção de fraude).
* Contribuir para projetos de prova de conceito e auxiliar na escalabilidade de modelos bem-sucedidos para produção.
### **5\. Pesquisa e Inovação**
* Manter-se atualizado sobre as últimas pesquisas, frameworks e ferramentas em aprendizado de máquina e IA.
* Experimentar modelos de ponta (por exemplo, LLMs, transformers, IA generativa) e avaliar sua viabilidade.
* Promover inovação recomendando e implementando estratégias modernas de IA.
### **6\. Colaboração Multifuncional**
* Colaborar com desenvolvedores de software, DevOps, analistas de dados e especialistas em domínio para entrega de soluções ponta a ponta.
* Traduzir insights técnicos em valor comercial por meio de documentação clara e apresentações.
### **7\. Documentação e Melhores Práticas**
* Manter documentação abrangente para modelos, experimentos e pipelines.
* Garantir reprodutibilidade, escalabilidade e conformidade com as políticas de governança de dados.
### **Requisitos:**
### **Experiência:**
* De 3 a 5 anos de experiência prática no desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina.
* Histórico comprovado de resolução de problemas do mundo real utilizando métodos de aprendizado supervisionado, não supervisionado ou profundo.
### **Habilidades Técnicas:**
**Conhecimento sólido em:**
* Python e bibliotecas de ML (scikit-learn, pandas, NumPy, TensorFlow/PyTorch)
* Avaliação de modelos, ajuste de hiperparâmetros e automação de pipelines
* APIs REST para disponibilização e integração de modelos
**Familiaridade com:**
* Ferramentas de MLOps (MLflow, Airflow, DVC, Docker, Kubernetes)
* Serviços de ML em nuvem (AWS SageMaker, Azure ML, Plataforma de IA do GCP)
* Frameworks de PLN ou visão computacional (por exemplo, Hugging Face, OpenCV)
### **Habilidades Interpessoais:**
* Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas.
* Excelentes habilidades de comunicação, tanto verbais quanto escritas.
* Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipes multifuncionais.
* Curiosidade, adaptabilidade e disposição para aprender continuamente.