Descrição da Vaga
Estamos em busca de uma Pessoa Engenheira de Machine Learning de altíssimo nível para atuar na ponte estratégica entre o desenvolvimento de modelos, a engenharia de software e a operação em larga escala. Se você domina a arte de colocar modelos em produção, entende profundamente de MLOps e LLMOps, e quer garantir que a IA transforme dados em resultados confiáveis, #VemPraViaflow!
Você será a pessoa responsável por fortalecer nossas capacidades de ML, tornando nossas soluções mais rápidas, precisas e escaláveis. O seu papel abrange todo o ciclo de vida: da experimentação e curadoria de datasets à otimização de modelos, gestão de embeddings, reranking e o monitoramento contínuo em ambiente produtivo. Se você tem a maturidade necessária para integrar modelos complexos a serviços de missão crítica, este é o seu lugar.
Responsabilidades
- Desenvolver, adaptar, avaliar e operacionalizar modelos e componentes de Machine Learning.
- Trabalhar com embeddings, rerankers, classificadores, modelos de linguagem, modelos especializados e mecanismos de avaliação.
- Criar pipelines para experimentação, validação, versionamento, deploy e monitoramento de modelos.
- Implementar práticas de MLOps e LLMOps, conectando modelos ao ciclo de vida produtivo da plataforma.
- Avaliar desempenho, custo, latência, qualidade, segurança e estabilidade de modelos em diferentes cenários.
- Apoiar estratégias de fine tuning, prompt evaluation, dataset curation, model routing, fallback e otimização de inferência.
- Construir métricas, testes e processos para garantir qualidade e confiabilidade dos modelos em produção.
- Trabalhar com Engenharia de IA, Dados e Plataforma para integrar modelos a serviços, APIs e aplicações.
- Documentar experimentos, decisões técnicas, critérios de avaliação e padrões reutilizáveis.
Requisitos
- ✓Experiência com Machine Learning aplicado, avaliação de modelos e operacionalização de soluções.
- ✓Conhecimento em Python e bibliotecas como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face ou equivalentes.
- ✓Familiaridade com NLP, embeddings, recuperação de informação, classificação e avaliação de modelos.
- ✓Experiência com pipelines de ML, versionamento de modelos, datasets e experimentos.
- ✓Boa compreensão de métricas de ML, validação, overfitting, drift, bias e monitoramento.
- ✓Capacidade de transformar experimentos em componentes produtivos e integráveis.
- ✓Conhecimento em APIs, containers, cloud e deploy de modelos.
- ✓Atenção a segurança, privacidade, rastreabilidade e governança de modelos.
- •Experiência com LLMOps, avaliação de LLMs, RAG evaluation, LLM as a judge e observabilidade de IA.
- •Conhecimento em fine tuning, LoRA, quantização, model serving e otimização de inferência.
- •Vivência com vLLM, Triton, MLflow, Kubeflow, BentoML, Ray, Vertex AI, SageMaker, Azure ML ou ferramentas similares.
- •Experiência com modelos open source e comparação entre provedores de IA.
- •Conhecimento em bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e pipelines de recuperação de contexto.
- •Vivência em ambientes regulados, com necessidade de explicabilidade, auditoria e controle de modelos.
Benefícios
- ✓Reembolso BYOD para aquisição de máquina.
- ✓Auxílio BYOD para utilização de máquina própria.
- ✓Auxílio home office no cartão iFood Benefícios na categoria saldo livre.
- ✓TotalPass.
- ✓Pacote Colab+ com acesso a WellHub, Avus, Starbem e Dasa+ Saúde.
- ✓DIT - Diária de Incapacidade Temporária.
- ✓People Hub - Clube de Benefícios.
- ✓Day off de aniversário.
- ✓Treinamentos e Certificações.
Categorias
Sobre a Empresa
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