PESQUISADOR/DESENVOLVEDOR DE SOFTWARE APLICADO A MACHINE LEARNING - PLENO (HEALTH DATA LAB)
Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia · Manaus, Amazonas, Brazil
**Formação Acadêmica** * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas; * Desejável Mestrado ou Doutorado em andamento em Inteligência Artificial, Processamento de Sinais, Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins. **Principais Atividades** * Conduzir pesquisa científica em métodos de aprendizado autossupervisionado (SSL) para extrair representações de dados não rotulados, com foco em séries temporais e dados tabulares; * Definir protocolos experimentais e métricas de avaliação para métodos de SSL, conduzindo estudos comparativos e análises estatísticas com abordagens supervisionadas e semissupervisionadas; * Desenvolver e integrar ferramentas de suporte à pesquisa, incluindo pipelines de dados, orquestração de experimentos e rastreabilidade de resultados; * Colaborar com equipes multidisciplinares para integrar soluções de SSL; * Redigir e revisar artigos científicos e relatórios técnicos. **Principais Habilidades** * Experiência em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em Machine Learning e Deep Learning, incluindo formulação de hipóteses, desenho experimental e análise estatística; * Conhecimento de aprendizado de representações e métodos de aprendizado autossupervisionado (SSL); * Capacidade de desenvolver e integrar ferramentas e pipelines de suporte à pesquisa, assegurando reprodutibilidade e rastreabilidade dos experimentos; * Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares e comunicar métodos e resultados de pesquisa; * Experiência com escrita, revisão e submissão de artigos científicos. **Habilidades Desejáveis** * Publicações em conferências e periódicos científicos em computação; * Experiência com aprendizado de representações multimodais; * Experiência no processamento e modelagem de séries temporais e dados tabulares; * Experiência com métodos de aprendizado autossupervisionado (SSL). **Tecnologias** * Linguagens: Python; * Frameworks e Bibliotecas de IA, como PyTorch, Lightning, TensorFlow, Scikit\-learn e Hugging Face (Transformers, Datasets e PEFT); * Ferramentas de desenvolvimento e automação: Git e CI/CD; * Ferramentas de orquestração de pipelines, rastreamento e visualização de experimentos, como Kubeflow, Apache Airflow, MLflow e TensorBoard. **Tecnologias Desejáveis** * Infraestrutura Computacional: Ambientes HPC e Cloud (AWS, GCP e Azure) para treinamento e inferência; * Engenharia de Dados e Computação Distribuída: SQL, NoSQL, Data Lakes, Apache Spark e Ray; * Desenvolvimento e integração de software científico: APIs REST e conteinerização com Docker. **Idiomas** * Inglês Intermediário.