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Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia Linkedin · Posted 5mo ago

ESPECIALISTA TÉCNICO EM IA - LLM/NLP/COMPUTER VISION (SITA)

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 Linguagem Natural (NLP), 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;
  • Conhecimento em modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), NLP avançado e Visão Computacional;
  • Dominar Machine Learning e Deep Learning supervisionado, não supervisionado e auto-supervisionado;
  • Entender sobre avaliação de modelos, definição de métricas e análise de desempenho;
  • Dominar escrita, revisão e submissão de artigos científicos, escrita técnica para patentes, relatórios técnicos e documentos de projetos de P&D.

Habilidades desejáveis

  • Publicações em conferências e periódicos científicos relevantes em IA/Software Engineering;
  • 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++;
  • Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (Transformers, Datasets), Scikit-learn;
  • NLP e LLMs: Fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Prompt Engineering, avaliação e benchmarking de modelos;
  • MLOps para Pesquisa: Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS);
  • Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, pipeline de dados;
  • 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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