Consultor de Machine Learning – Radix – Home Office

Consultor de Machine Learning – Radix – Home Office

Responsabilidades:

• Definir e liderar estratégias de engenharia de ML em toda a empresa , garantindo as melhores práticas para pipelines de ML escaláveis ​​e de nível de produção .

• Arquitetar e otimizar estruturas MLOps , integrando automação para treinamento de modelos, implantação, monitoramento e governança .

• Projetar e implementar sistemas de ML altamente escaláveis , aproveitando treinamento distribuído, paralelismo de modelos e aceleração de GPU/TPU .

• Desenvolver e gerenciar repositórios de recursos, sistemas de inferência em tempo real e estratégias de controle de versão de modelos .

• Liderar a implantação de modelos de IA generativa (LLMs, modelos de difusão, GANs, VAEs) na produção , garantindo eficiência e otimização de custos.

• Crie e otimize soluções de ML nativas da nuvem na AWS (SageMaker), Azure (ML Studio) e GCP (Vertex AI) .

• Estabelecer melhores práticas para observabilidade do modelo, explicabilidade e monitoramento contínuo do desempenho .

• Supervisionar pipelines de dados para fluxos de trabalho de ML , integrando streaming, processamento em lote e arquiteturas de aprendizado federado .

• Impulsionar a inovação em segurança de IA, robustez do modelo, defesa adversária e IA responsável .

• Colaborar com engenheiros de dados, desenvolvedores de software e equipes de pesquisa para fornecer soluções de IA/ML de ponta a ponta .

• Liderar iniciativas de governança de IA/ML , garantindo a conformidade com GDPR, HIPAA, ISO 27001 e princípios éticos de IA .

• Atuar como mentor técnico e líder de pensamento , influenciando equipes de engenharia, partes interessadas do negócio e executivos de nível C.

• Representar a Radix em conferências globais de IA/ML, painéis do setor e engajamentos de clientes de alto impacto .

Requisitos obrigatórios:

• Experiência em engenharia de aprendizado de máquina, infraestrutura de IA ou sistemas de ML em larga escala .

• Habilidades avançadas ou fluentes em inglês

• Experiência em MLOps, gerenciamento de ciclo de vida de modelos e automação de CI/CD para modelos de IA/ML .

• Grande experiência com arquiteturas de aprendizado profundo , incluindo transformadores, modelos de difusão, redes neurais gráficas e aprendizado por reforço .

• Proficiência em Python (PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex) e ferramentas de orquestração de pipeline de ML (Kubeflow, MLflow, Airflow) .

• Conhecimento profundo de computação distribuída para ML , incluindo cargas de trabalho de ML baseadas em Ray, Dask, Spark e Kubernetes .

• Experiência com sistemas de inferência de ML em tempo real , incluindo serviço de modelo de baixa latência (Triton Inference Server, TensorRT, ONNX Runtime, TorchServe) .

• Forte compreensão da explicabilidade do modelo (SHAP, LIME), detecção de viés e justiça em IA .

• Expertise em ambientes de ML em nuvem , otimizando custos e desempenho em AWS, Azure e GCP .

• Experiência em IA de alto desempenho em hardware especializado (GPUs, TPUs, FPGAs) .

• Sólidas habilidades em engenharia de software, incluindo design de API escalável, microsserviços e arquiteturas orientadas a eventos para ML .

• Habilidades excepcionais de comunicação, com capacidade de influenciar executivos, pesquisadores de IA/ML e equipes de engenharia .

• Graduação ou mestrado em Ciência da Computação, Aprendizado de Máquina, Engenharia ou áreas relacionadas .

Requisitos e qualificações
É bom ter:

• Experiência com ajuste fino de LLM, geração aumentada de recuperação (RAG) e aplicativos de IA generativa empresarial .

• Experiência em Aprendizado Federado, Aprendizado Autosupervisionado e IA de Ponta para aplicações industriais.

• Experiência em setores altamente regulamentados , como finanças, saúde ou energia .

• Contribuições de código aberto, publicações de pesquisa ou patentes em engenharia de ML, infraestrutura de IA ou aprendizado profundo .

• Certificações como Google Professional Machine Learning Engineer, AWS Machine Learning Specialty ou Microsoft Certified: Azure AI Engineer Expert .

O que oferecemos:



• Oportunidade de liderar e moldar arquiteturas de IA/ML de missão crítica para clientes globais.

• Desafios técnicos de alto impacto com total autonomia para definir e impulsionar a inovação em IA/ML .

• Um ambiente colaborativo que promove excelência técnica, inovação e aprendizado contínuo .

• Salário competitivo e pacote de benefícios de nível executivo .

Se você é um engenheiro de ML experiente com profundo conhecimento em infraestrutura de IA, MLOps e sistemas de aprendizado de máquina escaláveis , junte-se à Radix e lidere o futuro da inovação em IA!

Informações adicionais
Benefícios:

o Plano de Saúde + Odontológico

o Médico da empresa

o Gympass (+3 dependentes)

o Auxílio creche até 3 anos

o Licença maternidade e paternidade estendidas

o Auxílio home office

o VR e/ou VA

o Day off de aniversário

o Universidade Corporativa

o Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma

o Programa de treinamentos internos

o Plano de Incentivos atrelado à avaliação de Desempenho.