Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior especializado em Inteligência Artificial Generativa, agentes autônomos e machine learning tradicional, com experiência avançada em arquiteturas Transformer, predição de séries temporais e visão computacional. O profissional atuará no desenvolvimento e operacionalização de LLMs (Large Language Models), arquiteturas para assistentes e agentes inteligentes, além da aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para análise preditiva. Buscamos um perfil com mentalidade inovadora, forte capacidade técnica e experiência prática na criação de agentes autônomos utilizando frameworks como LangChain, CrewAI e AutoGPT.
Responsabilidades
• Desenvolvimento de Modelos Generativos: Implementação e otimização de arquiteturas Transformer, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude, para criação de soluções avançadas.
• Criação de Assistentes e Agentes Autônomos: Desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI para automação de processos complexos.
• Predição de Séries Temporais: Aplicação de modelos estatísticos e de machine learning, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers para séries temporais, para previsão de consumo, demanda e anomalias.
• Visão Computacional: Implementação de soluções baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs), YOLO e OpenCV para reconhecimento de padrões em imagens e vídeos.
• Fine-Tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation): Customização de modelos pré-treinados e integração de bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas para melhoria da precisão.
• Construção e Disponibilização de APIs: Desenvolvimento de APIs escaláveis utilizando FastAPI e Flask para servir modelos de IA Generativa e machine learning.
• Pipelines de Dados e MLOps: Implementação de pipelines para ingestão, processamento e monitoramento de modelos em produção, utilizando MLflow, Docker, Kubernetes e CI/CD.
• Pesquisa e Inovação: Exploração contínua de novas arquiteturas e técnicas para melhoria dos modelos e soluções baseadas em IA Generativa e Machine Learning.
• Colaboração com Equipes de Engenharia e Produto: Atuação em conjunto com times multidisciplinares para transformar desafios operacionais em soluções de IA escaláveis.
Perfil Desejado
• Experiência sólida em IA Generativa, incluindo arquiteturas Transformer e Large Language Models (LLMs). • Conhecimento avançado em modelos auto-regressivos e auto-encoder, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude.
• Experiência na criação de agentes autônomos, utilizando frameworks como CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI.
• Forte experiência em Machine Learning tradicional, incluindo modelagem preditiva, classificação, regressão e clustering.
• Experiência na construção de modelos para séries temporais, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers.
• Expertise em visão computacional, com aplicações em CNNs, YOLO, OpenCV e redes neurais para análise de imagens e vídeos.
• Habilidade na construção de pipelines de MLOps, incluindo deploy, versionamento e monitoramento de modelos generativos e de machine learning em produção.
• Capacidade de integrar e otimizar modelos via RAG, combinando LLMs com bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas.
• Experiência com engenharia de dados, incluindo pipelines de ETL, automação de processos e otimização de queries.
• Conhecimento em APIs para disponibilização de modelos de IA, utilizando FastAPI e Flask.
Requisitos Técnicos
• Linguagens: Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch), SQL.
• Modelos Generativos: DeepSeek, GPT, Llama, Mistral, Claude, Open Source LLMs.
• Frameworks para Agentes Autônomos: CrewAI, LangChain, AutoGPT, Haystack, BabyAGI.
• Predição de Séries Temporais: ARIMA, Prophet, LSTMs, Temporal Fusion Transformers.
• Visão Computacional: OpenCV, CNNs, YOLO, Detectron, EfficientNet.
• Armazenamento e RAG: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB, ElasticSearch.
• MLOps e Deploy: MLflow, Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask.
• Engenharia de Dados: Apache Airflow, Prefect, Spark, Kafka, DBT.
• Cloud: AWS (S3, Lambda, SageMaker), GCP (Vertex AI, BigQuery), Azure AI.
• Ferramentas de BI (diferencial): Power BI, Tableau, Looker.
Diferenciais
• Conhecimento em Reasoning e IA Cognitiva: Aplicação de técnicas como Chain of Thought (CoT), Tree of Thoughts (ToT), Self-Refinement e Modelos de Raciocínio Lógico para aprimoramento da capacidade de tomada de decisão dos agentes de IA.
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Modelo: PJ