O que você irá fazer?

• Atuar como membro de uma equipe multidisciplinar de pesquisa aplicada em projetos de AI e Computação Quântica.
• Apresentar de forma sólida e segura resultados e documentá-los para garantir o compartilhamento de informações em projetos complexos.
• Buscar ativamente por atualizações em novas ferramentas, linguagens e metodologias de desenvolvimento e pesquisa.
• Provisionar e gerenciar recursos de armazenamento, computação, segurança e monitoramento em plataformas na nuvem (AWS, Azure ou GCP), através de ferramentas de Infraestrutura como código (IaC) como Terraform ou AWS CloudFormation.
• Orchestrar pipelines usando ferramentas como o Airflow para automação de fluxos de dados e experimentos.
• Desenvolver pipelines de CI/CD usando Git (Gitlab, Github, etc).
• Realizar pipelines de ETL usando PySpark ou framework equivalente para lidar com grandes volumes de dados.
• Ser referência técnica operacional no time, para apoio na definição de infra para projetos de pesquisa.

 

O que oferecemos?

• Vale Alimentação/Vale Refeição
• Plano de saúde e odontológico
• Seguro de vida
• Vale Transporte
• Duo Gourmet,
• Wellhub
• ....e muito mais!

 

O que buscamos?

• Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia ou área correlata.
• Sólida experiência com Python e bibliotecas de machine learning;
• Proficiência em pelo menos uma plataforma de computação em nuvem (como AWS, Azure ou GCP);
• Sólido conhecimento de IaC (como Terraform), ferramentas de orchestração (como Airflow), PySpark (ou equivalente) e Git.

 

Requisitos desejáveis

• Mestrado ou doutorado em área relacionada.
• Familiaridade com frameworks como TensorFlow, PyTorch ou JAX, bem como ferramentas para rastreamento e gerenciamento de experimentos (por exemplo, SageMaker Experiments, MLflow ou similares).
• Experiência em treinamento distribuído de modelos para acelerar e otimizar projetos de IA em larga escala.
• Familiaridade com boas práticas e ferramentas para implantar e monitorar modelos de IA em produção, buscando desempenho, eficiência e escalabilidade.
• Histórico de contribuições em projetos open source em áreas como machine learning, big data ou infraestrutura.
• Capacidade de criar e manter bibliotecas, frameworks ou soluções específicas para uso em equipes de pesquisa.
• Vivência com computação quântica, blockchain ou outras tecnologias emergentes, mesmo que de forma experimental ou em provas de conceito.