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June 7

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Keyrus

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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, 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.

🎯 Requirements

• 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.