Engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial
Montreal OficialBrazil3 days ago
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Como Engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial, você fará parte de uma das melhores empresas de tecnologia do Brasil. Nossa trajetória iniciou há mais de trinta anos com uma pequena equipe de engenharia apaixonada por inovação. Em 1986, pessoas visionárias fizeram um compromisso com a tecnologia e sua capacidade de transformar o mundo. Aquele, seria apenas o começo de uma trajetória que nos tornou referência sólida no mercado e uma das melhores empresas para se trabalhar.
Responsabilidades e atribuições
Principais responsabilidades e desafios:
Aplicar soluções de Inteligência Artificial em projetos de alto impacto, mantendo-se atualizado com as últimas tendências e inovações da área.
Integrar tecnologias de IA em ambientes governamentais regulados, garantindo conformidade e segurança.
Desenvolver pipelines generativos robustos e escaláveis utilizando RAG (Retrieval-Augmented Generation) e suas variantes.
Projetar e implementar agentes inteligentes e arquiteturas multiagentes, com foco em eficiência, escalabilidade e robustez.
Realizar deploy e integração de soluções na nuvem Microsoft Azure, incluindo Azure Functions e serviços como Azure Cognitive Services.
Trabalhar com bancos de dados vetoriais (ex.: PGVector, Pinecone, Weaviate, Milvus) para buscas semânticas otimizadas.
Criar, consumir e integrar APIs RESTful com sistemas corporativos diversos.
Treinar modelos e mitigar alucinações em modelos generativos, garantindo a qualidade e confiabilidade das respostas.
Requisitos e qualificações
Requisitos e qualificações:
Formação Acadêmica: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. Pós-graduação ou certificações em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina ou Desenvolvimento de Software são diferenciais.
Conhecimentos Técnicos Requeridos:
RAG (Retrieval-Augmented Generation), Self-RAG, CRAG, Auto-RAG.
Bancos vetoriais.
Engenharia de prompt.
Agentes e arquiteturas multiagentes.
Microsoft Azure.
Docker.
APIs RESTful.
Ferramentas como LangChain ou Haystack para construção de pipelines generativos.
Requisitos Desejáveis / Diferenciais:
Certificações em Cloud (ex.: Azure AI Engineer).
Certificação em Machine Learning ou Inteligência Artificial.
Experiência em liderança técnica de projetos com agentes e RAG.
Proficiência no uso de Docker em ambientes produtivos.
Informações adicionais
Responsabilidades e atribuições
Principais responsabilidades e desafios:
Aplicar soluções de Inteligência Artificial em projetos de alto impacto, mantendo-se atualizado com as últimas tendências e inovações da área.
Integrar tecnologias de IA em ambientes governamentais regulados, garantindo conformidade e segurança.
Desenvolver pipelines generativos robustos e escaláveis utilizando RAG (Retrieval-Augmented Generation) e suas variantes.
Projetar e implementar agentes inteligentes e arquiteturas multiagentes, com foco em eficiência, escalabilidade e robustez.
Realizar deploy e integração de soluções na nuvem Microsoft Azure, incluindo Azure Functions e serviços como Azure Cognitive Services.
Trabalhar com bancos de dados vetoriais (ex.: PGVector, Pinecone, Weaviate, Milvus) para buscas semânticas otimizadas.
Criar, consumir e integrar APIs RESTful com sistemas corporativos diversos.
Treinar modelos e mitigar alucinações em modelos generativos, garantindo a qualidade e confiabilidade das respostas.
Requisitos e qualificações
Requisitos e qualificações:
Formação Acadêmica: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. Pós-graduação ou certificações em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina ou Desenvolvimento de Software são diferenciais.
Conhecimentos Técnicos Requeridos:
RAG (Retrieval-Augmented Generation), Self-RAG, CRAG, Auto-RAG.
Bancos vetoriais.
Engenharia de prompt.
Agentes e arquiteturas multiagentes.
Microsoft Azure.
Docker.
APIs RESTful.
Ferramentas como LangChain ou Haystack para construção de pipelines generativos.
Requisitos Desejáveis / Diferenciais:
Certificações em Cloud (ex.: Azure AI Engineer).
Certificação em Machine Learning ou Inteligência Artificial.
Experiência em liderança técnica de projetos com agentes e RAG.
Proficiência no uso de Docker em ambientes produtivos.
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