Analista de Machine Learning e Agentes de IA PL/Sr
EMPREGARE.com · Brasília, Federal District, Brazil
**Horário:** segunda a sexta\-feira das 8h às 18h, 1x na semana presencial **Contratação:** Não Informado **Nível:** Profissional **Descrição e Responsabilidades** Sobre a empresa: É uma empresa brasileira de tecnologia, pesquisa e inovação especializada no desenvolvimento de soluções avançadas de Cibersegurança, Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Desenvolvemos tecnologias próprias para visibilidade, detecção, análise e resposta a ameaças cibernéticas, combinando engenharia de software, análise massiva de dados, automação, Machine Learning e Inteligência Artificial. Nosso propósito é transformar pesquisa e conhecimento técnico em soluções capazes de atender ambientes críticos e grandes organizações públicas e privadas. Mais do que integrar tecnologias existentes, buscamos criar tecnologia no Brasil, desenvolvendo propriedade intelectual, produtos e novas arquiteturas. Aqui a inovação faz parte do produto: pesquisamos, desenvolvemos, testamos e evoluímos continuamente nossas soluções para enfrentar desafios reais de segurança cibernética. **Requisitos** Atuar de forma estratégica e analítica no ciclo de desenvolvimento, experimentação e validação de soluções de Machine Learning e Inteligência Artificial. O profissional será responsável por apoiar desde o entendimento aprofundado dos problemas de negócio até a entrega e homologação de modelos preditivos e fluxos agentes funcionais. Trabalhará com análise exploratória robusta, experimentação com modelos clássicos e Deep Learning, além do desenho, prototipação e teste de aplicações generativas (LLMs/SLMs, RAG e agentes independentes), colaborando estreitamente com tempos de produto, ciência de dados e engenharia de software. Graduação completa ou em andamento em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência de Dados ou áreas correlatas (experiência prática equivalente de mercado é valorizada). * Traduzir desafios complexos de negócio em formulações analíticas claras, definindo análises de avaliação, linhas de base de comparação e critérios rigorosos de aceitação. * Liderar a coleta, higienização, transformação e validação de qualidade de grandes bases de dados, garantindo boas práticas de particionamento (treino/validação/teste) e mitigação de vazamento de dados . * Planejar e conduzir experimentos de ML supervisionados e não supervisionados, balanceando trade\-offs entre complexidade, interpretabilidade, tempo de resposta e acurácia. * Desenvolver, testar e refinar fluxos de IA generativa (RAG avançado, encadeamento de prompts e agentes orientados a tarefas com ferramentas/APIs integradas). * Estabelecer baterias de testes para avaliação de qualidade de respostas de LLMs/SLMs, cobrindo alucinação, consistência factual, relevância de contexto, segurança/guardrails e consumo de tokens. * Criar e documentar protótipos funcionais e serviços de inferência (APIs locais/leves) para validação de hipóteses com as partes interessadas. * Acompanhar o comportamento das soluções em ambiente de uso, monitorando análises analíticas de desempenho, feedback de usuários e detecção de desvios ( desvio de dados/conceito ). * Experiência anterior: Sólida vivência prática em desenvolvimento com Python voltada para análise de dados, simulação estatística/preditiva ou desenvolvimento de protótipos de IA. * Ciclo analítico de ML: Experiência consistente em todo o fluxo experimental: engenharia de atributos ( feature Engineering ), treino, ajuste de hiperparâmetros, validação cruzada e análise detalhada de resíduos/erros. * Pilha de dados e modelagem: Domínio de bibliotecas essenciais do ecossistema Python: pandas, NumPy, scikit\-learne ferramentas de visualização de dados. * Fundamentos conceituais: Sólida base em probabilidade, estatística, álgebra linear e domínios de análises analíticas (F1\-score, ROC\-AUC, PR\-AUC, RMSE, MAE, matriz de confusão). * IA Generativa e RAG: Conhecimento aprofundado em consumo e integração de LLMs via APIs (OpenAI, Anthropic, Bedrock, etc.), técnicas de geração e comparação de embeddings , busca vetorial/híbrida e montagem de pipelines de RAG. * Orquestração de Agentes: Experiência com frameworks modernos de criação de agentes e fluxos de trabalho de IA (como LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou CrewAI). * APIs e Prototipação: Capacidade de criar e consumir interfaces REST simples (FastAPI ou Flask) para validação técnica e integração com outros serviços. * Boas práticas de código: Domínio de Git para versionamento colaborativo, escrita de código modular/reutilizável, organização de notebooks e documentação técnica. * Pensamento crítico e autonomia: Capacidade de priorizar hipóteses de modelagem, discutir técnicas com tempos de negócio e propor abordagens inovadoras com autonomia. **Diferenciais / Desejável** * Otimização de Hardware e Aceleração por GPU: Noções de técnicas de quantização (ex.: bitsandbytes, AWQ, GGUF), uso eficiente de memória de vídeo (VRAM), balanceamento de tamanho de lote e par