Vaga: Vaga de desenvolvedor em Sao Paulo/SP - home office
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Cargo/Função: desenvolvedor
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Localização: Sao Paulo / SP
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Salário: a combinar
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Empresa: dataseed
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Home Office
Descrição Geral
Empresa localizada na cidade de São Paulo/SP do ramo Informática, contrata desenvolvedor.
Atribuições
Nossa missão é fornecer ferramentas e insights poderosos que ajudem nossos clientes a tomar decisões informadas e estratégicas. Valorizamos a proatividade, a capacidade de tomar decisões e a liderança. Se você é movido por desafios e deseja fazer a diferença, venha fazer parte do nosso time! (informação confidencial) Estamos em busca de um engenheiro python ml & generative ai experiente para se juntar à nossa equipe de ti. O profissional será responsável por construir e manter llms, rag e treinamentos de dados eficientes, bem como garantir a integridade e a performance do processamento de dados. Procuramos alguém com excelentes habilidades de programação, experiência em manipulação de dados e conhecimento profundo em tecnologias de data engineering. Se você é colaborativo, detalhista e tem paixão por desenvolver soluções de dados, gostaríamos de conhecê-Lo. Local 100% remoto Requisitos Obrigatórios: Experiência em ambientes cloud aws, gcp e runpod. Conhecimento em desenvolvimento de microserviços com fastapi. Familiaridade com sqlalchemy para manipulação de bancos de dados. Proficiência em python e bibliotecas de ml (numpy, pandas, scikit-Learn, tensorflow, pytorch) e conhecimentos nas principais implementações de ml (collaborative filtering, nlp, cnns, lstm, prophet, anomaly detection, xgboost, clustering, etc.) Desenho e arquitetura de sistemas. Conhecimento em langchain, huggingface e ai agents Construção de ponta-A-Ponta de aplicações conversacionais de ia com rag Criar arquitetura de sistemas que intregra com llms de forma eficaz. Desenvolvimento e otimização de rag Cobertura de testes unitários e qualidade de resposta com rags Implementar e refinar metodologia rag para melhorar performance de sistemas conversacionais baseado em ia Desenvolver e otimizar pipeline de embedding de tipos de dados variados (texto, imagem, dado estruturado) Fine-Tuning dos algoritmos de recuperação para melhorar a relevância contextual e a precisão Integração e
Tipo de Vínculo
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