O que procuramos?
Atribuições principais:
Construção e implementações de arquiteturas com Data Warehouse e Datalake;
Liderar como referência soluções técnicas de Data Analytics;
Criar e definir modelos de repositórios de dados;
Desenvolver estratégias de aquisição de dados, recuperação de informação, implementação de dutos de processamento e armazenamento;
Apoiar nas definições técnicas do ecossistema de Big Data;
Desenvolver e manter processos de consumo, tratamento, controle/segurança e disponibilização de dados para diferentes consumidores;
Levantando possíveis riscos de acordo com o parecer técnico pelas áreas de apoio emitidas;
Apoiar/viabilizar testes de desempenho (desempenho);
Apoiar a migração de dados de sistemas legados para novas soluções.
Requisitos:
Obrigatório:
Fundamentos de Ciência de Dados e Machine Learning
- Matemática e Estatística: Conhecimento em álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística.
- Algoritmos de Machine Learning: Entendimento de algoritmos supervisionados e não supervisionados, como regressão linear, árvores de decisão, SVM, clustering, etc.
- Deep Learning: Experiência com redes neurais profundas, CNNs, RNNs, Transformers, etc.
- Modelagem e Avaliação: Capacidade de construir, treinar, e avaliar modelos de machine learning usando métricas apropriadas.
Programação em Python
- Linguagem Python: Proficiência/Domínio em Python, com foco em bibliotecas como Transformers, NumPy, Asyncio, Aiohttp, Futures, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, e Keras. Experiência com FastAPI, Django ou similar. WSGI, Uvicorn e similares.
- Otimização e Profiling: Capacidade de otimizar código e usar ferramentas de profiling para melhorar a performance.
- Desenvolvimento Orientado a Objetos: Boa compreensão de design patterns e princípios de programação orientada a objetos.
Infraestrutura e Cloud Computing (AWS)
Serviços AWS:
- Compute: Experiência com EC2, EKS, EMR, Lambda, AWS Batch.
- Storage: Uso de S3 para armazenamento de dados e modelos.
- Networking: Conhecimento em VPC, IAM, e políticas de segurança.
CI/CD para MLOps: Experiência em configuração de pipelines de CI/CD, integração com ferramentas como AWS CodePipeline, Jenkins, e serviços de contêineres como Docker e EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Monitoramento e Logging: Uso de CloudWatch, AWS X-Ray para monitoramento e depuração de aplicações.
DevOps e Automação
- Contêineres e Orquestração: Conhecimento em Docker/Podman e Kubernetes, especialmente EKS na AWS.
- Automação e Scripts: Capacidade de automatizar processos com scripts em Python, Bash, etc.
Bancos de Dados e Big Data
- NoSQL: Conhecimento de bancos de dados NoSQL (como DynamoDB, MongoDB, DocumentDB).
Experiência em Projetos de IA
- End-to-End Machine Learning Pipelines: Experiência em desenvolver pipelines de machine learning, desde a coleta de dados até a implementação de modelos em produção.
- Deploy e Escalabilidade de Modelos: Conhecimento em técnicas de deploy de modelos de machine learning, deep learning em escala e IA Generativa, incluindo tuning e performance.
- Arquitetura RAG: Conhecimento sobre Vector Storages, Embeddings, Vectorization, Semantic Search, Hybrid Search, etc. Conhecimento sobre fine-tuning, instruction prompts, Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT) Reparameterization. In-context learning (ICL) - zero shot inference, model evaluation metrics, Low-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA). QLoRA: Quantized LoRA, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Generative AI project lifecycle. Proximal policy optimization (PPO), Distillation, Quantization, Pruning, Post-Training Quantization (PTQ).
- Trabalho em Equipe e Gestão de Projetos: Experiência em colaboração com cientistas de dados, engenheiros de dados e DevOps, e uso de ferramentas como Git/BitBucket e Jira.
Segurança
- Compliance: Entendimento de normas de compliance e privacidade, como LGPD, e a aplicação delas em projetos de IA.
Soft Skills
- Resolução de Problemas: Habilidade para solucionar problemas complexos de forma eficiente.
- Comunicação: Capacidade de comunicar ideias técnicas de forma clara para não técnicos.
- Aprendizado Contínuo: Estar atualizado com as últimas tendências em IA e Cloud Computing, e adaptar-se rapidamente a novas tecnologias
Desejável:
- Machine Learning Services: Experiência com Sagemaker para treinamento, inferência e deploy de modelos.
- AI Services: Conhecimento sobre serviços como Comprehend, Rekognition, Polly, etc.
- Infrastructure as code(IaC): Conhecimento sobre Terraform e/ou AWS CloudFormation.
- Big Data Tools: Familiaridade com Redshift, EMR, Athena, e Glue para processamento de grandes volumes de dados.
- Segurança na AWS: Conhecimento em configurar IAM roles, políticas de segurança, e criptografia de dados em repouso e em trânsito.
Quem é a Insi?
Somos uma consultoria especializada em evolução digital. Mas, acima de tudo, somos uma empresa de gente. Gente que ouve antes de propor. Que vai ao essencial antes de apresentar solução. Que mede sucesso pelo que mudou de verdade, não pelo que foi implementado.
Com mais de três décadas de história e presença global, acreditamos que a verdadeira transformação começa dentro: dentro das pessoas, das equipes, das organizações — e é essa convicção que orienta cada escolha que fazemos, cada projeto que entregamos, cada pessoa que desenvolvemos.
Por que construir sua carreira na Insi?
Porque aqui você pensa, decide e cria junto. Oferecemos autonomia, metas claras e um ambiente onde os Insiders têm espaço para interagir com diferentes tecnologias, participar de projetos desafiadores, trazer novas ideias e trabalhar de qualquer lugar do Brasil e (por que não?) do mundo.
Somos uma das melhores empresas para se trabalhar no Brasil segundo o Great Place to Work e estamos entre os 10 melhores empregadores do Brasil segundo a revista TIME.
Quais são nossos valores?
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Somos pessoas servindo pessoas
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Pensamos e agimos como donos
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Temos gana por performance
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Crescemos e aprendemos juntos
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Buscamos excelência e a simplicidade
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Atuamos com criatividade e inovação
Todas as pessoas são bem-vindas independentemente de sua condição, deficiência, etnia, crença religiosa, orientação sexual, aparência, idade ou afins. Queremos que você cresça conosco em um ambiente acolhedor e repleto de oportunidades.
Se identificou? Então, #VemSerInsi!