Engenheiro de IA

Job not on LinkedIn

June 7

Apply Now

Receive Emails with Similar Jobs

Keyrus

WebsiteLinkedInAll Job Openings

B2B • Data Analytics • Consulting

Keyrus is an international company passionate about leveraging data to make impactful changes in life, society, and the future. With a presence in 18 countries, Keyrus is dedicated to creating meaningful careers for its employees by fostering excellence, trust, creativity, kindness, and fun. Specializing in data analytics, data advisory, and management, Keyrus provides vendor-agnostic solutions and continuous training opportunities through its KLX platform. The company also emphasizes a healthy work-life balance with a range of benefits, including sports events, healthcare plans, and an inclusive work culture. Keyrus is committed to openness and transparency to maintain positive workplace relationships and is driven to innovate and influence the digital future.

1001 - 5000 employees

Founded 1996

🤝 B2B

📋 Description

• Desenvolver, treinar e implantar modelos de IA/ML, incluindo modelos generativos (LLMs). • Construir e manter pipelines automatizados de MLOps para todo o ciclo de vida dos modelos. • Otimizar performance de modelos e da infraestrutura (nuvem, GPU, etc.) • Criar APIs e serviços robustos para disponibilizar modelos de forma escalável. • Atuar com grandes volumes de dados, garantindo qualidade e disponibilidade. • Monitorar sistemas em produção, aplicar testes e realizar manutenções contínuas. • Automatizar infraestrutura usando ferramentas de IaC (ex: Terraform, Ansible). • Colaborar com times de dados, produto, desenvolvimento e ciência de dados.

🎯 Requirements

• Formação em Computação, Engenharia, Estatística ou áreas afins. • Experiência com Python e bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. • Vivência com desenvolvimento e implantação de modelos de IA/ML. • Conhecimento de boas práticas de engenharia de software, versionamento (Git) e metodologias ágeis. • Experiência com plataformas de nuvem (AWS, Azure ou GCP). • Familiaridade com MLOps, APIs, conteinerização (Docker) e bancos de dados.