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B2B • Data Analytics • Consulting

Criador de valor na era dos Dados e Digital A Keyrus ajuda empresas a aproveitar o paradigma dos Dados e Digital para aprimorar seu desempenho, auxiliá-las em sua transformação e gerar novos motores para crescimento e competitividade.

1001 - 5000 funcionários

Fundada em 1996

🤝 B2B

Descrição

• Desenvolver, treinar, ajustar e avaliar modelos de IA Generativa (LLMs, GANs, etc.) para tarefas como geração de texto, imagem, análise preditiva e automação. • Analisar e preparar grandes volumes de dados para treinamento, aplicando técnicas de engenharia de features. • Implementar e integrar modelos em ambientes produtivos, com foco em performance e escalabilidade (via APIs, microsserviços, etc.). • Explorar novas abordagens, ferramentas e algoritmos em IA Generativa, contribuindo para soluções inovadoras. • Monitorar modelos em produção, otimizando continuamente sua eficácia e precisão. • Colaborar com áreas diversas (dados, produto, engenharia e negócio) para alinhar entregas com objetivos estratégicos. • Garantir o uso responsável da IA, promovendo a ética, a transparência e a mitigação de vieses. • Desenvolver agentes autônomos e contribuir com arquiteturas multiagentes que operem de forma segura, colaborativa e eficaz.

🎯 Requisitos

• Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas com base quantitativa sólida. • Experiência comprovada no desenvolvimento e implementação de modelos de Machine Learning e Deep Learning. • Proficiência em Python e domínio das bibliotecas essenciais de IA, como TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Pandas e NumPy. • Sólido conhecimento em algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e em redes neurais (CNN, RNN, Transformers). • Vivência com ferramentas e práticas de MLOps e uso de nuvem (AWS, Azure ou GCP). • Experiência prática em desenvolvimento de agentes de IA e atuação em sistemas multiagentes, com foco em governança e ética. • Experiência com engenharia de prompts, fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation). • Conhecimento em NLP, visão computacional ou aplicações multimodais. • Familiaridade com Big Data (Spark, Hadoop), bancos NoSQL e participação em comunidades técnicas ou projetos open source.