ENGENHEIRO DE IA - Júnior

Job Description:
Atribuições do Cargo
O Engenheiro de IA Júnior é responsável por apoiar no desenvolvimento e implementação de soluções de IA, sob supervisão de engenheiros plenos e seniores. Seu foco é aprender, evoluir tecnicamente e contribuir para entregas de valor em projetos que envolvem machine learning, NLP, visão computacional e LLMs.
Desenvolvimento e Implementação de Soluções de IA:
Apoiar na preparação e análise inicial de dados, estruturados e não estruturados (incluindo coleta, limpeza e rotulagem).
Contribuir no desenvolvimento de modelos simples de machine learning e NLP sob orientação, com noções
de algoritmos básicos como regressão e classificação.
Implementar ajustes básicos em pipelines de dados e modelos já existentes.
Apoiar em partes de pipelines RAG, como ingestão de dados e testes de embeddings.
Auxiliar na disponibilização e validação de modelos em APIs e microserviços, sempre sob supervisão.
Desenvolver pequenos scripts e automações para apoiar atividades da equipe.
Aprendizado e Crescimento:
Receber mentoria dos engenheiros plenos e seniores, aplicando feedbacks em suas entregas.
Buscar evolução contínua em linguagens de programação, frameworks de IA e boas práticas.
Documentar aprendizados, processos e soluções implementadas para fortalecer sua evolução técnica.
Participar de treinamentos internos, provas de conceito (PoCs) e se manter atualizado com novas
tecnologias em IA.
Qualidade e Boas Práticas:
Seguir as práticas de versionamento, testes e documentação definidas pela equipe.
Apoiar na validação de modelos e resultados, entendendo métricas básicas de performance.
Escrever testes unitários simples e apoiar em testes de integração sob supervisão.
Atuar em conformidade com requisitos de segurança e privacidade (LGPD).
Colaboração e Trabalho em Equipe:
Trabalhar em conjunto com analistas de dados, product designers e desenvolvedores para apoiar as squads.
Contribuir para cerimônias ágeis (dailys, plannings, reviews), compartilhando progresso e dúvidas.
Manter comunicação clara, pedir ajuda quando necessário e registrar aprendizados, criando um ambiente colaborativo.

FORMAÇÃO ACADÊMICA:
Graduação em andamento ou concluída em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de
Informação, Estatística ou áreas correlatas.
EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL:
Não é exigida experiência formal prévia. Serão diferenciais projetos acadêmicos, pessoais, estágios,
contribuições em open-source ou participação em competições de IA/Dados (ex.: Kaggle)
COMPETÊNCIAS TÉCNICAS:
Essênciais
Noções de Python e bibliotecas de IA (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch em nível introdutório).
Noções de algoritmos básicos de machine learning (regressão, classificação).
Conhecimentos básicos de SQL e bancos de dados relacionais.
Familiaridade com APIs e integração de modelos simples.
Noções de versionamento de código (Git).
Conhecimento introdutório em Power BI, Excel ou ferramentas de análise de dados.
Desejáveis:
Noções de MLOps/LLMOps (pipelines simples, MLflow, CI/CD).
Experiência inicial com RAG e bancos vetoriais.
Conhecimentos básicos em serviços de nuvem (Azure, AWS ou Google Cloud).
Noções de Docker e ambiente de linha de comando Linux.
Interesse em aprender sobre segurança de dados e LGPD.