Analista de desenvolvimento de sistemas ii - ia

Requisitos:

• Experiência prática em desenvolvimento de soluções de machine learning, ciência de  dados aplicada ou engenharia de software com foco em IA;
• Domínio de Python e experiência com bibliotecas de machine learning, como scikitlearn,  PyTorch ou similares;
• Conhecimento de estatística, preparação de dados, validação cruzada e métricas de  avaliação de modelos;
• Experiência com SQL e manipulação de dados estruturados e não estruturados;
• Experiência prática com treinamento, avaliação e experimentação de modelos de  machine learning;
• Conhecimento de aplicações com LLMs, incluindo uso de APIs, embeddings e  mecanismos de busca vetorial;
• Conhecimento de Git, testes automatizados, documentação e boas práticas de  desenvolvimento de software;
• Noções de Docker, serviços em nuvem e implantação de aplicações de IA;
• Capacidade de analisar problemas, propor soluções técnicas e trabalhar de forma  colaborativa com equipes multidisciplinares.

Diferenciais:

• Experiência com aplicações de RAG, agentes de IA e frameworks de orquestração de  LLMs;
• Conhecimento de ferramentas de MLOps, como MLflow, e de monitoramento de  modelos em produção;
• Experiência com séries temporais, previsão, detecção de anomalias e manutenção  preditiva
• Conhecimento de aplicações de IA para diagnóstico, confiabilidade e avaliação da  condição de ativos do setor elétrico;
• Experiência com bancos de dados vetoriais, bancos de dados em grafo e mecanismos  de busca semântica;
• Conhecimento de CI/CD, Kubernetes e serviços de inferência de modelos;
• Experiência com avaliação de segurança de aplicações de IA, proteção contra prompt  injection e técnicas de mitigação de riscos;
• Participação em projetos de pesquisa aplicada, inovação tecnológica ou  desenvolvimento de produtos digitais baseados em IA.

Principais responsabilidades:

• Desenvolver, avaliar e colocar em operação soluções de inteligência artificial, incluindo  modelos de machine learning e aplicações baseadas em LLMs, contribuindo para a  automação de processos, a geração de insights e a criação de produtos digitais;

• Atuar com  autonomia no desenvolvimento de soluções, em colaboração com as equipes de Dados,  Software e negócio, seguindo as diretrizes técnicas definidas pela equipe sênior;
• Realizar análises exploratórias de dados e identificar oportunidades de aplicação de  inteligência artificial em problemas de negócio;
• Preparar, transformar e relacionar dados de diferentes fontes para treinamento,  validação e avaliação de modelos;
• Construir Analytical Base Tables (ABTs) e pipelines de preparação de dados para  aplicações analíticas;
• Desenvolver, treinar, avaliar e aprimorar modelos de machine learning para  problemas de classificação, regressão, previsão e detecção de anomalias;
• Desenvolver aplicações baseadas em LLMs, incluindo soluções com RAG, busca  semântica, embeddings e extração de informações de documentos;
• Implementar testes e mecanismos de avaliação da qualidade, precisão, robustez e  confiabilidade dos modelos e das aplicações de IA.
• Apoiar a integração de modelos e aplicações de IA aos produtos e sistemas da  organização;
• Implementar práticas de versionamento, experimentação, rastreabilidade e  monitoramento de modelos, em alinhamento com as diretrizes de MLOps da equipe;
• Monitorar o desempenho das soluções em produção, identificando degradação,  desvios de comportamento e oportunidades de melhoria;
• Desenvolver código limpo, modular, testável e documentado, seguindo os padrões de  engenharia de software da equipe;
• Participar de revisões de código, discussões técnicas e atividades de melhoria  contínua;
• Colaborar com profissionais seniores na definição de arquiteturas, na investigação de  problemas complexos e na avaliação de novas tecnologias de IA;
• Apoiar a identificação e mitigação de riscos relacionados à segurança, privacidade e  confiabilidade das aplicações de inteligência artificial.