Desenvolvedor de software sênior - pesquisa, desenvolvimento e ia aplicada (health data lab)

Formação Acadêmica

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas;
• Mestrado ou Doutorado em Inteligência Artificial, Processamento de Sinais, Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins.

Principais Atividades

• Pesquisa Científica e Liderança Técnica;
• Definir hipóteses científicas, protocolos experimentais e métricas de avaliação;
• Planejar e executar experimentos para validação de novos modelos, arquiteturas e metodologias;
• Conduzir estudos comparativos e análises estatísticas de desempenho em modelos de ML;
• Orientar pesquisadores, analistas e engenheiros na condução de atividades de P&D;
• Garantir rigor científico, reprodutibilidade e conformidade metodológica;
• Redigir e revisar artigos científicos, relatórios técnicos e patentes;
• Programar para dispostivos embarcados com capacidade de processamento e memória limitada;
• Apoiar a elaboração de propostas técnicas para projetos financiados por agências de foment;
• Automatizar pipelines de treinamento de ML: Criação de fluxo para treinamento, validação, empacotamento e implantação continua (CI/CD/CT);
• Documentar e atualizar documentações técnicas de software.

Principais Habilidades

• Atuação em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em IA;
• Domínio de métodos científicos, desenho experimental e análise estatística;
• Capacidade de transformar desafios científicos em soluções tecnológicas com impacto;
• Experiência na comunicação de resultados científicos para públicos técnicos, gestores e agências de fomento;
• Experiência em processamento de séries temporais;
• Dominar técnicas de Machine Learning e Deep Learning;
• Dominar projetos utilizando sistemas embarcados;
• Entender sobre avaliação de modelos, definição de métricas e análise de desempenho;
• Publicações em conferências e periódicos científicos relevantes;
• Dominar escrita, revisão e submissão de artigos científicos, escrita técnica para patentes, relatórios técnicos e documentos de projetos de P&D;
• Construção, validação e implantação de estruturas de ETL.

Principais Tecnologias

• Linguagens: Python (avançado), C/C++ (Obrigatório), Kotlin (desejável);
• Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Hugging Face (Transformers, Datasets), visualização (matplotlib, seaborn, plotly, etc.);
• Modelos de IA de grande escala: Criação, Fine-tuning, avaliação e benchmarking de modelos;
• Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS);
• Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de dados.

Habilidades desejáveis

• Atuação prévia em centros de pesquisa, laboratórios de P&D;
• Experiência em projetos colaborativos academia–indústria;
• Atuação com sistemas Android;
• Monitoramento Científico: Métricas de modelos, detecção de drift de dados e auditoria de experimentos;
• Metodologias ágeis (scrum, kanban).

Idioma

• Inglês Avançado.