Responsável por auxiliar no desenvolvimento e implementação de algoritmos e modelos de inteligência artificial para resolver problemas e otimizar processos em empresas e organizações. Este profissional também colabora na coleta, análise e interpretação de dados, além de participar de projetos de pesquisa e inovação na área de IA. É necessário ter conhecimento em programação, estatística, machine learning e outras técnicas de IA, bem como habilidades de resolução de problemas e comunicação.
Responsabilidades
1. Desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina para análise de dados;
2. Realizar análise e interpretação de dados complexos;
3. Desenvolver modelos estatísticos para previsões e recomendações;
4. Implementar soluções de inteligência artificial em sistemas e aplicativos;
5. Colaborar com a equipe de engenharia de software para integrar algoritmos de IA;
6. Realizar testes e ajustes em modelos de IA para melhorar sua eficácia;
7. Interpretar resultados de experimentos e comunicar insights para a equipe;
8. Participar de reuniões e apresentações para discutir projetos de IA;
9. Pesquisar e estudar novas tendências e tecnologias em inteligência artificial;
10. Auxiliar na elaboração de estratégias de machine learning para a empresa;
11. Identificar oportunidades de otimização e automação de processos por meio de IA;
12. Colaborar com equipes multidisciplinares para implementar soluções inovadoras;
13. Monitorar e avaliar o desempenho dos modelos de IA em produção;
14. Realizar análises de viabilidade e impacto de projetos de IA;
15. Documentar o processo de desenvolvimento e implementação de modelos de IA;
16. Aplicar técnicas de processamento de linguagem natural em projetos específicos;
17. Desenvolver sistemas de recomendação personalizados para usuários;
18. Implementar soluções de visão computacional em produtos e serviços;
19. Trabalhar com grandes volumes de dados e garantir sua qualidade e integridade;
20. Analisar requisitos e especificações de projetos de IA;
21. Desenvolver e implementar técnicas de otimização de modelos de machine learning;
22. Participar de programas de treinamento e capacitação em inteligência artificial;
23. Realizar testes de usabilidade e aceitação de aplicativos com IA;
24. Analisar métricas de desempenho e avaliação de modelos de IA;
25. Identificar e corrigir problemas de escalabilidade e desempenho em algoritmos de IA;
26. Trabalhar em colaboração com equipes de produto e design para integrar IA em produtos;
27. Participar de competições e desafios de análise de dados e machine learning;
28. Contribuir para a disseminação do conhecimento em IA na empresa;
29. Manter-se atualizado sobre as melhores práticas e tendências em inteligência artificial.
Requisitos
Pós-Graduação Completa.
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