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Vaga não está no LinkedIn

🔥 10 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🧠 Cientista de Pesquisa em IA

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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avra

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1 - 10 funcionários

💼 Consultoria

💸 Finanças

🤝 B2B

Consulting • Finance • B2B

Criamos a avra com um objetivo claro: capacitar fundadores de startups em estágio de crescimento com o alicerce adequado para escalar suas empresas após a rodada Series A.

Descrição

• Responsável pelo roadmap de pesquisa de Foundation Models com foco em knowledge graphs, representation learning e métodos self-supervised e unsupervised • Liderar, orientar e desenvolver uma equipe de research scientists e engineers • Estabelecer uma cadência rigorosa de pesquisa, abrangendo definição de hipóteses, RFCs, experimentação e decisões orientadas por dados • Projetar e implementar redes neurais de grafos de última geração para problemas de grafos em larga escala • Resolver tarefas em nível de nó, aresta e grafo, embeddings em múltiplas escalas e generalização temporal/indutiva • Criar pipelines confiáveis e reproduzíveis de treinamento e avaliação usando PyTorch, PyG e frameworks de treinamento distribuído • Definir e manter benchmarks de referência para comparações estatisticamente sólidas entre modelos • Colaborar com Product Engineering para transformar modelos em produtos para inferência em batch e online • Trabalhar em parceria com as equipes de GTM para definir critérios de sucesso para clientes corporativos e comunicar o impacto nos negócios a stakeholders técnicos e executivos • Considerar concept drift e aprimorar estratégias de deployment de modelos em contextos regulados

🎯 Requisitos

• 7+ anos de experiência em AI/ML (ou PhD + 4 anos) • Capacidade comprovada de levar pesquisa para produção, transformando ideias de um paper ou protótipo em código escalável e confiável, com impacto mensurável nos negócios • Excelência prática em Python e PyTorch • Proficiência avançada em bibliotecas de graph learning, como PyTorch Geometric ou DGL • Sólidos fundamentos de software engineering, incluindo testing, profiling e desenvolvimento de sistemas fáceis de manter • Experiência comprovada em mentoria e liderança de projetos técnicos ou gestão de uma equipe pequena de 2 a 6 cientistas/engenheiros • Proficiência profissional em português e inglês • Diferencial: experiência com treinamento e inferência distribuídos • Diferencial: experiência no trabalho com modelos baseados em grafos • Diferencial: conhecimento profundo de técnicas de self-supervised learning ou contrastive learning, especialmente para grafos • Diferencial: histórico relevante de publicações nas principais conferências de IA ou contribuições significativas para projetos open source