Somos inspired by tech powered by people.
Por isso, precisamos de pessoas apaixonados por desafios e com sede de aprendizado contínuo.
Junte-se a nós e faça parte de uma equipe apaixonada por tecnologia e movida por grandes desafios!
Estamos em busca de um profissional sênior, com experiência sólida em desenvolvimento e trabalho em projetos, para integrar nosso time e contribuir para o crescimento e transformação da empresa.
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES Criar e gerenciar pipelines de dados robustos utilizando Ferramentas AWS (Lambda, S3 etc.)
para garantir a ingestão, processamento e armazenamento eficiente dos dados.
Utilizar Amazon SageMaker para desenvolver, treinar e implantar modelos de machine learning (ML) e deep learning (DL), incluindo LLMs como Titan e Claude.
Projetar e implementar soluções de inteligência artificial generativa para resolver problemas específicos de negócios dos clientes, utilizando AWS SageMaker e outras ferramentas AWS.
Refinar e otimizar modelos LLMs para melhorar a precisão e a eficiência, utilizando técnicas de fine-tuning e avaliação de métodos de recuperação.
Atuar como especialista técnico, fornecendo consultoria e suporte para equipes internas e clientes, ajudando na adoção de soluções de AI/ML da AWS em diferentes cenários de uso.
Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes.
Criar documentos técnico e apresentações para compartilhar melhores práticas e ajudar na capacitação de equipes internas e externas, bem como apresentação de resultados para clientes e equipe de negócios .
Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros de ML, cientistas de dados e arquitetos de soluções para influenciar e melhorar os produtos e serviços oferecidos pela AWS.
Estar na liderança das escolhas técnicas, garantindo que os sistemas de dados sejam robustos, escaláveis e de alta qualidade.
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES Bacharelado ou superior em Ciência da Computação, Engenharia, matemática, estatística ou área relacionada.
Experiência no desenvolvimento e implementação de pipelines de dados com histórico em AWS, especialmente em SageMaker, S3 e outras ferramentas relacionadas.
Experiência com frameworks de machine learning e deep learning (TensorFlow, PyTorch) e com a criação, treinamento e implantação de modelos em larga escala.
Conhecimento e experiência com modelos de linguagem grande (LLMs), incluindo práticas de pré-treinamento, fine-tuning e implementação de agentes baseados em LLMs.
Proficiência em Python e outras linguagens de programação relevantes para ML e engenharia de dados.
Forte habilidade analítica para interpretar dados complexos e traduzir insights em soluções acionáveis.
Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal para interagir efetivamente com stakeholders técnicos e não técnicos.
Sólidos conhecimentos em banco de dados, modelagem e SQL; Sólidos conhecimentos nos conceitos de machine learning, como aprendizado supervisionado, não supervisionado, aprendizado por reforço etc.
Capacidade de resolver problemas complexos de forma criativa e eficaz.
Diferenciais: Certificações AWS, como AWS Certified Data Analytics – Specialty, AWS Certified Machine Learning – Specialty, são altamente desejáveis.
Experiência com GenAI: Experiência prévia na implementação de soluções de inteligência artificial generativa.
Publicações e Projetos: Histórico de publicações em conferências ou revistas de prestígio e envolvimento em projetos open-source ou comunidades técnicas.
Familiaridade com tecnologias emergentes e melhores práticas na área de inteligência artificial e ciência de dados.
Experiência em liderar equipes de projetos, mentorando outros membros e promovendo um ambiente de trabalho colaborativo e inovador.
Conhecimento em outras ferramentas e serviços AWS, como AWS Lambda, Redshift, Athena, entre outros.
Certificações em nuvem, como AWS Certified Solutions Architect, Microsoft Certified: Azure Solutions Architect, Google Professional Cloud Architect, etc; Experiência com contêineres e orquestração de contêineres, utilizando Kubernetes, Docker, etc; Conhecimento de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional; BENEFÍCIOS R$ 2.000,00 reais de VR/VA (cartão flexível); Plano de saúde; Plano odontológico; Seguro de vida; Curso de inglês e espanhol; Auxílio educação (50% de reembolso da mensalidade); Reembolso 100% de certificações; Day-off no mês de aniversário; ? Licença paternidade estendida de 10 dias; Programa de indicação premiada; Premiação por tempo de casa; AMcare (Programa de saúde e bem-estar); Auxílio home office de R$ 70,00 mensais.
