Descrição da vaga

Responsabilidades e atribuições

Análise e Mapeamento de Problemas: Investigar processos documentais e identificar oportunidades para aplicação de técnicas de IA que automatizem a geração e a análise de documentos, transformando dados brutos em insights valiosos.

Desenvolvimento de Modelos: Projetar, treinar e implementar algoritmos e modelos de Machine Learning, com ênfase em abordagens supervisionadas, não supervisionadas, por reforço, transferência de aprendizado e auto supervisão, para a extração e tratamento de informações de documentos.

Pipelines de Dados e Integração: Desenvolver robustos pipelines de ETL para processar e integrar dados de diferentes fontes, garantindo que os modelos possam operar com eficiência e escalabilidade.

Validação e Otimização Contínua: Realizar testes rigorosos e validar a performance dos modelos, ajustando parâmetros e implementando melhorias para assegurar precisão e confiabilidade.

Colaboração Interdisciplinar: Trabalhar em conjunto com equipes de desenvolvimento, engenharia e negócio para integrar soluções aos sistemas existentes, facilitando a transição para processos automatizados.

Acompanhamento de Tendências: Manter-se atualizado com as inovações em IA, NLP e processamento de linguagem natural (PLN), de modo a incorporar as melhores práticas e novas tecnologias nos projetos.

Requisitos e qualificações

Formação Acadêmica: Graduação em Inteligência Artificial, Ciência da Computação, Engenharia de Dados ou áreas correlatas. Pós-graduação é um diferencial.
Experiência Comprovada: Histórico consolidado em projetos de IA e Machine Learning, com foco na criação e treinamento de modelos para geração e extração de informações de documentos.

Domínio Técnico: Proficiência em Python e experiência prática com ferramentas como Colab/Jupyter, Linux, SSH, e frameworks relevantes. Familiaridade com Ensinamento RAG, LLM, Ollama, N8N é desejável.

Conhecimento de Modelos Avançados: Experiência com modelos de IA (por exemplo, Qwen, DeepSeek, Gemma, GPT, entre outros) e entendimento aprofundado dos pontos fortes e limitações de cada abordagem.

Banco de Dados: Banco de Dados Relacional , NoSQL e Vector Database
Técnicas de Treinamento: Sólido conhecimento em métodos de treinamento, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço, transferência de aprendizado e auto supervisão.

Processamento de Dados: Habilidade para lidar com grandes volumes de dados e implementar algoritmos de NLP e técnicas de extração de informações, especialmente aplicadas a documentos contratuais.

Diferenciais / Desejáveis
Experiência em Arquitetura e Integração: Conhecimento em Arquitetura de Software, Cloud Computing e práticas DevOps, para garantir a implantação de soluções escaláveis e seguras.

Especialização em NLP: Vivência com modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) aplicada a análise de documentos e extração de dados.

Metodologias Ágeis: Familiaridade com metodologias ágeis de desenvolvimento e boas práticas de engenharia de software.

Habilidades Interpessoais: Excelente comunicação, pensamento crítico e capacidade de liderar e colaborar em equipes multidisciplinares.

Visão Estratégica: Ajudar na definição da melhor arquitetura para o projeto com habilidade para traduzir desafios técnicos em soluções de negócio que agreguem valor à organização.

Informações adicionais

Por que se juntar a nós?
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Convênio com Banco para obtenção de crédito consignado;

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Plano Pet;

Desconto em farmácias;

Bônus por indicação de profissional.