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Vamos nos conhecer melhor?
A MOBIT nasceu com o propósito de preservar vidas e contribuir para o bem estar da sociedade através de soluções inovadoras em gestão de trânsito, mobilidade e iluminação.
Hoje, com o avanço das ferramentas de Tecnologias da Informação, a MOBIT se posiciona como uma das mais conceituadas empresas em soluções tecnológicas voltadas para o trânsito, segurança pública, fiscalização fazendária e iluminação pública.
Possuindo um quadro de colaboradores altamente qualificados e de vasta experiência, a MOBIT é reconhecida por contar com soluções eficientes e inovadoras para bem atender sua carteira de clientes nos âmbitos municipal, estadual e nacional.
Mais do que a produção e comercialização de produtos, o foco de atuação da MOBIT está na geração de conhecimento através do gerenciamento tecnológico de informações.
Graças ao domínio de todas as etapas de desenvolvimento dos produtos e serviços a MOBIT garante soluções customizadas de acordo com o padrão de exigências de cada cliente.
Prazer, somos a MOBIT e adoraríamos te ter com a gente.
Vamos juntos?!
/n Como requisitos básicos, você deve ter: Ensino superior concluído em Engenharia de Computação, Telecomunicações, Controle e Automação, Elétrica, Eletrônica e áreas afins.
Sólida experiência nas atividades do cargo; Conhecimento avançado em Linux; Conhecimento Avançado em linguagens C/C++, Python e Shell Script.
/n Como Projetista/ Engenheiro de Sistemas Machine Learning Sênior você focará em: ( Foco em estratégia, inovação e liderança técnica ) Arquitetura de Sistemas de ML: Design de arquiteturas escaláveis e distribuídas.
Desenvolvimento de sistemas de recomendação, NLP e deep learning em produção.
Conhecimento avançado de arquiteturas de deep learning (CNNs, RNNs, Transformers).
Escalabilidade e Performance: Otimização de inferência (quantização, pruning, distillation).
Paralelismo e computação distribuída (GPU, TPU, multi-threading).
Implementação de modelos servidos em tempo real (batches vs stream processing).
Gestão de Projetos e Liderança Técnica: Definição de roadmap técnico e tomada de decisão estratégica.
Mentoria e treinamento de equipes juniores/plenos.
Gestão de expectativas e comunicação entre times de negócios e tecnologia.
MLOps e Governança de Dados: Definição de pipelines de ML robustos e compliance com LGPD, GDPR.
Observabilidade de modelos em produção (alertas, métricas de performance).
Gestão de experimentação e A/B Testing em larga escala.
Inovação e Pesquisa: Aplicação de pesquisa acadêmica para resolver problemas de negócios.
Avaliação e adoção de novas tecnologias de IA/ML (AutoML, Federated Learning).
Colaboração com stakeholders para desenvolvimento de novas soluções de IA.