Engenheiro de IA/Aprendizado de Máquina

Descrição

Resumo: O Engenheiro de IA/Aprendizado de Máquina 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 para implantação e monitoramento de modelos 3. Manter-se atualizado com as mais recentes pesquisas em IA e experimentar modelos de ponta **Cargo:** Engenheiro de IA/Aprendizado de Máquina **Departamento:** Serviços de TI / Infraestrutura de TI **Reporta a:** Gerente de Projetos de TI **Localização:** Delhi NCR (trabalho remoto) ### **Visão Geral do Cargo:** O Engenheiro de IA/Aprendizado de Máquina 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, com o objetivo de 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/aprendizado de máquina, com uma sólida fundamentação 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 aprendizado de máquina baseados em nuvem. ### **Responsabilidades:** ### **1\. Desenvolvimento e Otimização de Modelos** * Projetar, construir e implantar modelos de aprendizado de máquina para classificação, regressão, processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional ou previsão de séries temporais. * Selecionar algoritmos e técnicas apropriados com base nas necessidades empresariais e nas características dos dados. * Monitorar continuamente e melhorar o desempenho dos modelos utilizando 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 aprendizado de máquina usando plataformas como MLflow, Airflow ou Kubeflow. * Monitorar modelos implantados quanto à deriva, 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 do mundo real em casos de uso de IA/aprendizado de máquina. * Prototipar e testar soluções impulsionadas por IA (por exemplo, mecanismos de recomendação, chatbots, detecção de fraudes). * Contribuir para projetos de prova de conceito e auxiliar na escalabilidade de modelos bem-sucedidos para produção. ### **5\. Pesquisa e Inovação** * Manter-se atualizado com as mais recentes 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 de 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 políticas de governança de dados. ### **Requisitos:** ### **Experiência:** * 3–5 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 aprendizado de máquina (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 aprendizado de máquina em nuvem (AWS SageMaker, Azure ML, Plataforma AI do GCP) * Frameworks de PLN ou visão computacional (por exemplo, Hugging Face, OpenCV) ### **Habilidades Interpessoais:** * Forte capacidade analítica 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.