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Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia Linkedin · Posted 1mo ago

PESQUISADOR/DESENVOLVEDOR DE SW EM IA (HEALTH DATA LAB)

Brazil

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Formação Acadêmica

  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas;
  • Mestrado ou Doutorado em Inteligência Artificial, Processamento de Sinais, Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins.

Principais Atividades

  • Pesquisa Científica e Liderança Técnica;
  • Definir hipóteses científicas, protocolos experimentais e métricas de avaliação;
  • Planejar e executar experimentos para validação de novos modelos, arquiteturas e metodologias;
  • Conduzir estudos comparativos e análises estatísticas de desempenho;
  • Orientar pesquisadores, analistas e engenheiros na condução de atividades de P&D;
  • Garantir rigor científico, reprodutibilidade e conformidade metodológica;
  • Redigir e revisar artigos científicos, relatórios técnicos e patentes;
  • Apoiar a elaboração de propostas técnicas para projetos financiados por agências de fomento.

Principais Habilidades

  • Atuação sólida em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em IA;
  • Domínio de métodos científicos, desenho experimental e análise estatística;
  • Capacidade de transformar desafios científicos em soluções tecnológicas com impacto;
  • Experiência na comunicação de resultados científicos para públicos técnicos, gestores e agências de fomento;
  • Experiência na criação de Foundation Models;
  • Experiência em processamento de séries temporais;
  • Dominar Machine Learning e Deep Learning;
  • Entender sobre avaliação de modelos, definição de métricas e análise de desempenho;
  • Publicações em conferências e periódicos científicos relevantes;
  • Dominar escrita, revisão e submissão de artigos científicos, escrita técnica para patentes, relatórios técnicos e documentos de projetos de P&D.

Habilidades desejáveis

  • Experiência com modelos multimodais (texto, áudio, vídeo e sensores);
  • Atuação prévia em centros de pesquisa, laboratórios de P&D ou projetos financiados por agências públicas;
  • Experiência em projetos colaborativos academia–indústria.

Tecnologias

  • Linguagens: Python (avançado), Bash, C/C++ (desejável);
  • Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (Transformers, Datasets), Scikit-learn;
  • Modelos de IA de grande escala: Criação, Fine-tuning, avaliação e benchmarking de modelos;
  • Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS);
  • Infraestrutura Computacional: Ambientes HPC e Cloud (AWS, GCP, Azure) para treinamento e inferência;
  • Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de dados, Apache Spark;
  • Arquitetura de Software Científico: APIs REST, microsserviços, reprodutibilidade e rastreabilidade de experimentos;
  • Monitoramento Científico: Métricas de modelos, detecção de drift de dados e auditoria de experimentos.

Idioma

  • Inglês Avançado.
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