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Company:
Insightful Consulting
Location:
BR -
Brazil
Posted: April 19, 2025
Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior especializado em Inteligência Artificial Generativa, agentes autônomos e machine learning tradicional, com experiência avançada em arquiteturas Transformer, predição de séries temporais e visão computacional.
O profissional atuará no desenvolvimento e operacionalização de LLMs (Large Language Models), arquiteturas para assistentes e agentes inteligentes, além da aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para análise preditiva.
Buscamos um perfil com mentalidade inovadora, forte capacidade técnica e experiência prática na criação de agentes autônomos utilizando frameworks como LangChain, CrewAI e AutoGPT.Responsabilidades • Desenvolvimento de Modelos Generativos:
Implementação e otimização de arquiteturas Transformer, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude, para criação de soluções avançadas.
• Criação de Assistentes e Agentes Autônomos:
Desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI para automação de processos complexos.
• Predição de Séries Temporais:
Aplicação de modelos estatísticos e de machine learning, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers para séries temporais, para previsão de consumo, demanda e anomalias.• Visão Computacional:
Implementação de soluções baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs), YOLO e OpenCV para reconhecimento de padrões em imagens e vídeos.
• Fine-Tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation):
Customização de modelos pré-treinados e integração de bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas para melhoria da precisão.• Construção e Disponibilização de APIs:
Desenvolvimento de APIs escaláveis utilizando FastAPI e Flask para servir modelos de IA Generativa e machine learning.• Pipelines de Dados e MLOps:
Implementação de pipelines para ingestão, processamento e monitoramento de modelos em produção, utilizando MLflow, Docker, Kubernetes e CI/CD.
• Pesquisa e Inovação:
Exploração contínua de novas arquiteturas e técnicas para melhoria dos modelos e soluções baseadas em IA Generativa e Machine Learning.
• Colaboração com Equipes de Engenharia e Produto:
Atuação em conjunto com times multidisciplinares para transformar desafios operacionais em soluções de IA escaláveis.
Perfil Desejado • Experiência sólida em IA Generativa, incluindo arquiteturas Transformer e Large Language Models (LLMs).
• Conhecimento avançado em modelos auto-regressivos e auto-encoder, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude.
• Experiência na criação de agentes autônomos, utilizando frameworks como CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI.
• Forte experiência em Machine Learning tradicional, incluindo modelagem preditiva, classificação, regressão e clustering.• Experiência na construção de modelos para séries temporais, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers.
• Expertise em visão computacional, com aplicações em CNNs, YOLO, OpenCV e redes neurais para análise de imagens e vídeos.
• Habilidade na construção de pipelines de MLOps, incluindo deploy, versionamento e monitoramento de modelos generativos e de machine learning em produção.• Capacidade de integrar e otimizar modelos via RAG, combinando LLMs com bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas.
• Experiência com engenharia de dados, incluindo pipelines de ETL, automação de processos e otimização de queries.
• Conhecimento em APIs para disponibilização de modelos de IA, utilizando FastAPI e Flask.
Requisitos Técnicos • Linguagens:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch), SQL.• Modelos Generativos:
DeepSeek, GPT, Llama, Mistral, Claude, Open Source LLMs.
• Frameworks para Agentes Autônomos:
CrewAI, LangChain, AutoGPT, Haystack, BabyAGI.
ARIMA, Prophet, LSTMs, Temporal Fusion Transformers.
• Visão Computacional:
OpenCV, CNNs, YOLO, Detectron, EfficientNet.
• Armazenamento e RAG:
Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB, ElasticSearch.
• MLOps e Deploy:
MLflow, Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask.
• Engenharia de Dados:
Apache Airflow, Prefect, Spark, Kafka, DBT.
• Cloud:
AWS (S3, Lambda, SageMaker), GCP (Vertex AI, BigQuery), Azure AI.
• Ferramentas de BI (diferencial):
Power BI, Tableau, Looker.Diferenciais • Conhecimento em Reasoning e IA Cognitiva:
Aplicação de técnicas como Chain of Thought (CoT), Tree of Thoughts (ToT), Self-Refinement e Modelos de Raciocínio Lógico para aprimoramento da capacidade de tomada de decisão dos agentes de IA.
Vaga 100% RemotaModelo:
PJ
O profissional atuará no desenvolvimento e operacionalização de LLMs (Large Language Models), arquiteturas para assistentes e agentes inteligentes, além da aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para análise preditiva.
Buscamos um perfil com mentalidade inovadora, forte capacidade técnica e experiência prática na criação de agentes autônomos utilizando frameworks como LangChain, CrewAI e AutoGPT.Responsabilidades • Desenvolvimento de Modelos Generativos:
Implementação e otimização de arquiteturas Transformer, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude, para criação de soluções avançadas.
• Criação de Assistentes e Agentes Autônomos:
Desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI para automação de processos complexos.
• Predição de Séries Temporais:
Aplicação de modelos estatísticos e de machine learning, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers para séries temporais, para previsão de consumo, demanda e anomalias.• Visão Computacional:
Implementação de soluções baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs), YOLO e OpenCV para reconhecimento de padrões em imagens e vídeos.
• Fine-Tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation):
Customização de modelos pré-treinados e integração de bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas para melhoria da precisão.• Construção e Disponibilização de APIs:
Desenvolvimento de APIs escaláveis utilizando FastAPI e Flask para servir modelos de IA Generativa e machine learning.• Pipelines de Dados e MLOps:
Implementação de pipelines para ingestão, processamento e monitoramento de modelos em produção, utilizando MLflow, Docker, Kubernetes e CI/CD.
• Pesquisa e Inovação:
Exploração contínua de novas arquiteturas e técnicas para melhoria dos modelos e soluções baseadas em IA Generativa e Machine Learning.
• Colaboração com Equipes de Engenharia e Produto:
Atuação em conjunto com times multidisciplinares para transformar desafios operacionais em soluções de IA escaláveis.
Perfil Desejado • Experiência sólida em IA Generativa, incluindo arquiteturas Transformer e Large Language Models (LLMs).
• Conhecimento avançado em modelos auto-regressivos e auto-encoder, incluindo DeepSeek, GPT, Llama, Mistral e Claude.
• Experiência na criação de agentes autônomos, utilizando frameworks como CrewAI, LangChain, AutoGPT e BabyAGI.
• Forte experiência em Machine Learning tradicional, incluindo modelagem preditiva, classificação, regressão e clustering.• Experiência na construção de modelos para séries temporais, como ARIMA, Prophet, LSTMs e Transformers.
• Expertise em visão computacional, com aplicações em CNNs, YOLO, OpenCV e redes neurais para análise de imagens e vídeos.
• Habilidade na construção de pipelines de MLOps, incluindo deploy, versionamento e monitoramento de modelos generativos e de machine learning em produção.• Capacidade de integrar e otimizar modelos via RAG, combinando LLMs com bases de conhecimento estruturadas e não estruturadas.
• Experiência com engenharia de dados, incluindo pipelines de ETL, automação de processos e otimização de queries.
• Conhecimento em APIs para disponibilização de modelos de IA, utilizando FastAPI e Flask.
Requisitos Técnicos • Linguagens:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch), SQL.• Modelos Generativos:
DeepSeek, GPT, Llama, Mistral, Claude, Open Source LLMs.
• Frameworks para Agentes Autônomos:
CrewAI, LangChain, AutoGPT, Haystack, BabyAGI.
ARIMA, Prophet, LSTMs, Temporal Fusion Transformers.
• Visão Computacional:
OpenCV, CNNs, YOLO, Detectron, EfficientNet.
• Armazenamento e RAG:
Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB, ElasticSearch.
• MLOps e Deploy:
MLflow, Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask.
• Engenharia de Dados:
Apache Airflow, Prefect, Spark, Kafka, DBT.
• Cloud:
AWS (S3, Lambda, SageMaker), GCP (Vertex AI, BigQuery), Azure AI.
• Ferramentas de BI (diferencial):
Power BI, Tableau, Looker.Diferenciais • Conhecimento em Reasoning e IA Cognitiva:
Aplicação de técnicas como Chain of Thought (CoT), Tree of Thoughts (ToT), Self-Refinement e Modelos de Raciocínio Lógico para aprimoramento da capacidade de tomada de decisão dos agentes de IA.
Vaga 100% RemotaModelo:
PJ
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