Hitss | dados (ia)

Requisitos necessários

• Ensino superior completo em cursos de Tecnologia.
• Experiência com Ciência de Dados e desenvolvimento de modelos de Machine Learning.
• Conhecimento em Inteligência Artificial Tradicional (predição, classificação, clustering, entre outros).
• Conhecimento em Inteligência Artificial Generativa, incluindo LLMs e agentes inteligentes.
• Domínio de Python e principais bibliotecas voltadas para análise e modelagem de dados.
• Experiência com bancos de dados relacionais e linguagem SQL.
• Conhecimento em PostgreSQL e/ou Amazon Aurora.
• Vivência em ambientes de nuvem, preferencialmente AWS.

Requisitos desejáveis

• Conhecimento e experiência com Databricks.
• Conhecimento em OpenSearch para indexação, busca e análise de dados.
• Experiência com MLOps, implantação e monitoramento de modelos em produção.
• Conhecimento em arquiteturas de IA Generativa, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e engenharia de prompts.
• Experiência com serviços de dados e IA da AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, Glue, entre outros).

• Desenvolver, implementar e otimizar soluções de Inteligência Artificial Tradicional (predição, classificação, segmentação, recomendação, entre outros) e Inteligência Artificial Generativa (LLMs, agentes inteligentes, RAG e automação baseada em IA).
• Conduzir projetos de Ciência de Dados, desde a exploração e tratamento de dados até a construção, validação e monitoramento de modelos.
• Desenvolver soluções utilizando Python para processamento, análise de dados e machine learning.
• Estruturar e consumir dados em bancos relacionais, garantindo qualidade, performance e governança das informações.
• Projetar, implementar e manter pipelines de dados e integrações com diferentes fontes.
• Trabalhar em conjunto com áreas de negócio para identificar oportunidades e traduzir necessidades em soluções analíticas e de IA.
• Apoiar a evolução da arquitetura de dados e das plataformas analíticas da organização.
• Garantir boas práticas de desenvolvimento, documentação, versionamento e monitoramento de modelos e soluções de dados.