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Formação Acadêmica

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Diferencial: Mestrado ou Doutorado em Inteligência Artificial, Processamento de Sinais, Aprendizado de Máquina, Deep Learning ou áreas afins.

Principais Atividades

Executar experimentos para validação de novos modelos, arquiteturas e metodologias;
Realizar e análises estatísticas de desempenho;
Garantir rigor científico, reprodutibilidade e conformidade metodológica;
Redigir artigos científicos, relatórios técnicos e patentes.

Habilidades Desejáveis

Experiência e atuação em pesquisa aplicada e desenvolvimento experimental em IA;
Conhecimento em Foundation Models;
Conhecimento em processamento de séries temporais;
Conhecimento em Machine Learning e Deep Learning;
Experiência com modelos multimodais (texto, áudio, vídeo e sensores);
Atuação prévia em centros de pesquisa, laboratórios de P&D ou projetos financiados por agências públicas.
Experiência com escrita, revisão e submissão de artigos científicos;
Publicações em conferências e periódicos científicos relevantes;

Tecnologias

Linguagens: Python (avançado), Bash, C/C++ (desejável);
Frameworks e Bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (Transformers, Datasets), Scikit-learn;
Foundation Models, avaliação e benchmarking de modelos;
Git, CI/CD, versionamento de dados e experimentos (DVC, LakeFS);
Engenharia de Dados: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de dados, Apache Spark.

Idiomas