Desenvolvedor(a) de IA

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

• Criar e treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) e redes neurais para diversas aplicações, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e previsão de dados;
• Recolher, limpar e organizar grandes volumes de dados para serem usados no treinamento de modelos de IA;
• Analisar dados para extrair insights, identificar padrões e tendências que possam ser utilizados para melhorar modelos e algoritmos;
• Desenvolver e implementar algoritmos de ML e IA, ajustando parâmetros e arquiteturas para otimizar o desempenho;
• Validar modelos de IA através de testes rigorosos, utilizando técnicas como validação cruzada, para garantir precisão e robustez;
• Ajustar e otimizar modelos para melhorar a eficiência, reduzir tempo de processamento e aumentar a precisão;
• Integrar modelos de IA em sistemas e aplicativos existentes, garantindo que eles funcionem de maneira coesa e eficiente;
• Documentar processos, modelos, algoritmos e resultados de maneira clara e detalhada para referência futura e para outros membros da equipe;
• Trabalhar em conjunto com outros departamentos e equipes, como desenvolvedores de software, analistas de negócios e stakeholders, para alinhar soluções de IA com os objetivos da organização;
• Ficar atualizado com as últimas tendências, avanços e melhores práticas em IA e ML, conduzindo pesquisas para implementar novas técnicas e melhorias;
• Monitorar e manter modelos em produção, ajustando conforme necessário para garantir que continuem a fornecer resultados precisos e relevantes;
• Garantir que as soluções de IA sejam desenvolvidas e implementadas de forma ética e segura, respeitando a privacidade e as regulações vigentes.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

• Experiência comprovada no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e IA.
• Histórico de projetos bem-sucedidos que demonstram habilidades técnicas e aplicabilidade prática.
• Experiência na integração de modelos de IA em ambientes de produção.
• Python.
• Algoritmos de ML.
• Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais, e habilidades em SQL.
• Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados e ferramentas de big data como Hadoop, Spark, etc.
• Familiaridade com técnicas de engenharia de dados, incluindo ETL, limpeza e preparação de dados.
• Experiência com metodologias ágeis de desenvolvimento, como Scrum, Kanban ou XP.
• Capacidade de trabalhar em sprints, participar de stand-ups diários, e colaborar eficazmente com equipes ágeis.
• Experiência na utilização de ferramentas de gestão ágil, como Jira, Trello ou Azure.
• Habilidade para adaptar-se rapidamente a mudanças de requisitos e priorizar tarefas de forma eficaz.