- Liderar o ciclo completo de desenvolvimento de soluções de IA/ML, desde a concepção até a produção, incluindo a criação de modelos, definição de MLOps, integração com sistemas de back-end/front-end e construção de pipelines de dados robustos e escaláveis.
- Colaborar estreitamente com equipes de produto, engenharia e negócios para alinhar as soluções construídas com objetivos estratégicos da empresa e as necessidades dos usuários finais e clientes corporativos.
- Analisar dados de uso da plataforma, feedback dos usuários e tendências de mercado para continuamente refinar e melhorar as soluções.
- Desenvolver métricas e KPIs para medir a eficácia das soluções e seu impacto no engajamento dos usuários e nos resultados do negócio.
- Comunicar insights, resultados e propostas de valor de forma clara e convincente para stakeholders técnicos e não técnicos.
O que precisamos que você tenha:
- Mínimo de 5 anos de experiência em desenvolvimento de soluções de aprendizado de máquina, incluindo experiência com sistemas de recomendação;
- Proficiência em Python e SQL e experiência com ferramentas de computação em nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP)
- Domínio de frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch e scikilearn
- Familiaridade com práticas de MLOps e construção de pipelines de dados escaláveis e robustos
- Conhecimento sólido em técnicas de recomendação, incluindo filtragem colaborativa, sistemas baseados em conteúdo e abordagens híbridas.
- Habilidade para trabalhar com grandes volumes de dados e melhorar algoritmos para eficiência e escalabilidade.
- Habilidade para comunicar conceitos técnicos complexos de forma eficaz para diferentes audiências e uma forte capacidade analítica para resolver problemas estratégicos.
Será um diferencial se você tiver:
- Conhecimento em processamento de linguagem natural (PNL)
- Familiaridade com ferramentas específicas do GCP como VertexAI, BigQuery, Dataform e Composer.
- Experiência com técnicas de aprendizagem profunda aplicadas a sistemas de recomendação.
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