Cientista de Dados / Engenheiro de Pesquisa em IA

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JetBridge AI

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2016

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💰 $600.000 Seed Round - JetBridge em 2018-02

Artificial Intelligence • B2B • Recruitment

A JetBridge AI é uma parceira de transformação em IA que fornece equipes seniores de engenharia em IA/ML, liderança técnica e infraestrutura em IA para startups apoiadas por capital de risco e grandes empresas. Eles desenvolvem produtos de IA/ML em nível de produção, recrutam e colocam talentos de engenharia, conduzem projetos piloto para implantação em larga escala e oferecem consultoria e pesquisa em áreas como PLN, genômica, análises preditivas e treinamento de modelos otimizados por GPU. Os clientes abrangem biotecnologia, saúde, finanças, CX, manufatura, logística e SaaS, e a empresa enfatiza a entrega de ROI mensurável por meio de equipes de engenharia incorporadas e sistemas impulsionados por IA.

Descrição

• Projetar, construir e manter pipelines de dados para analisar conjuntos de dados complexos de saúde comportamental. • Implementar e ajustar modelos de IA/ML para identificar tendências clínicas e padrões preditivos. • Trabalhar em parceria com a equipe clínica para explorar hipóteses clínicas, executando as consultas de dados e análises estatísticas necessárias para comprová‑las ou refutá‑las. • Atuar como a voz técnica em artigos científicos, resumos e whitepapers. Você traduzirá metodologias de dados, arquiteturas de modelos e resultados estatísticos em texto claro, pronto para publicação. • Transformar dados brutos em visualizações e narrativas atraentes que possam ser facilmente entendidas tanto por profissionais médicos quanto pelo público em geral.

🎯 Requisitos

• Forte proficiência em Python ou R, e ampla experiência com bibliotecas de ciência de dados/engenharia de dados (por exemplo, Pandas, NumPy, Scikit‑Learn) e frameworks de IA/ML (TensorFlow, PyTorch ou ferramentas de orquestração de LLMs). • Experiência sólida em limpar, estruturar e analisar conjuntos de dados do mundo real e muitas vezes desordenados (experiência com dados de saúde ou comportamentais é um diferencial, mas não obrigatória). • Capacidade de explicar conceitos técnicos e estatísticos complexos de forma clara por escrito. Deve apreciar o processo de redigir e documentar suas conclusões. • Experiência no desenvolvimento e deploy de modelos de machine learning, com experiência específica em NLP, LLMs ou modelagem preditiva. • Experiência prévia como coautor em publicações científicas ou whitepapers técnicos. • Familiaridade com padrões de privacidade de dados em saúde (como HIPAA).