Engenheiro Machine Learning Sr (Data & AI) – Rio de Janeiro

Engenheiro Machine Learning Sr (Data & AI) – Globo – Home Office

Responsabilidades e atribuições
Como será seu dia a dia:

Criar e treinar modelos de IA generativa para apoiar o time de desenvolvedores na geração de código, documentação e otimização de processos;
Explorar e implementar modelos de LLMs (Large Language Models) customizados para as necessidades do time;
Desenvolver pipelines eficientes para o treinamento, fine-tuning e deployment de modelos de IA;
Automatizar a geração de documentação técnica e code reviews utilizando IA;
Explorar novas arquiteturas de modelos e técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à geração e otimização de código;
Participar de discussões técnicas para garantir que a IA seja aplicada de forma estratégica e alinhada com as necessidades do time.

Requisitos e qualificações
Do que você precisa:

Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados;
Vivência com frameworks de Machine Learning (TensorFlow; Keras; Scikit Learn; PyTorch);
Interesse em aprender e trabalhar com arquiteturas e abordagens envolvendo LLMs e IA generativa;
Conhecimento de melhores práticas de desenvolvimento de software e padrões de arquitetura;
Entendimento das boas práticas de produtização de projetos de dados;
Conhecer soluções baseadas em cloud (preferencialmente GCP);
Vivência com ferramentas de versionamento (Git) e com práticas de CI/CD;
Boa capacidade de colaborar e comunicar com seus pares;
Proatividade na aprendizagem e adoção de novas tecnologias;
Ensino Superior completo (Tecnologia e áreas afins).

Conhecimentos que te destacam:

Vivência com arquiteturas de Deep Learning (Transformers; CNNs; RNNs; AutoEncoders; LLMs);
Vivência com pipelines envolvendo RAG (Retrieval-Augmented Generation);
Experiência com frameworks para desenvolvimento de LLM agents;
Vivência com bancos de dados vetoriais;
Experiência com APIs focadas em predição online;
Experiência com manipulação de grandes volumes de dados;
Ferramentas e práticas de MLOPs (Docker/Kubernetes; Vertex pipelines; Model Monitoring; Continuous Traning);
Inglês intermediário ou avançado.