ANALISTA DE ENGENHARIA DE IA SR - Remoto
Vagas Inmetrics · Remote - Brazil · posted Oct 22, 2026
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What this role actually asks for
Extracted by RemoteHuntMust have
- •Technical leadership in AI algorithm development
- •Experience with Python, Java, or equivalent
- •Solid knowledge of ML, DL, and AI algorithms
- •Experience with ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- •Experience with SQL and NoSQL databases
- •Experience with cloud computing (AWS, Azure, GCP)
Nice to have
- •Postgraduate degree in AI, ML, Data Science
- •Experience with microservices and REST APIs
- •Experience with Docker, Kubernetes, and containerization
- •Experience with MLOps, monitoring, and model lifecycle management
Tools and technologies
Languages required
The full posting
Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza:📚 Aprendizado constante🗣️ Transparência na comunicação🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuoNosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes.
O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital.💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores.👉 #VemPraInmetricsResponsabilidades e atribuiçõesResponsável por exercer a liderança técnica no desenvolvimento de algoritmos e soluções avançadas de inteligência artificial, liderando tecnicamente a concepção, codificação e otimização de modelos de machine learning e deep learning, liderando a definição de estratégias de tratamento, análise e uso de dados para criação de soluções de IA escaláveis, assegurando a integração dos modelos com sistemas e pipelines complexos, orientando tecnicamente o time na escolha de frameworks, bibliotecas e boas práticas, garantindo a validação, monitoramento e governança dos modelos em produção, bem como realizando demais atividades correlatas e inerentes ao cargo.Responsabilidades e AtribuiçõesProjetar, desenvolver, testar e manter soluções de Machine Learning para ambientes de produção.Construir pipelines de dados para coleta, processamento, treinamento, validação e monitoramento de modelos.Desenvolver, otimizar e implementar algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial.Implantar modelos em produção utilizando práticas de MLOps, automação e integração contínua.Monitorar desempenho, precisão, disponibilidade e eficiência dos modelos em produção.Trabalhar em conjunto com equipes de Produto, Engenharia de Dados, Ciência de Dados e Arquitetura para atender às necessidades do negócio.Realizar análise e preparação de dados, feature engineering e melhoria contínua dos modelos.Desenvolver APIs e serviços para disponibilização de modelos de IA e ML.Garantir a qualidade, segurança, escalabilidade e governança das soluções desenvolvidas.Documentar processos, arquiteturas e procedimentos técnicos.Apoiar a disseminação de conhecimento técnico e boas práticas dentro da equipe.Participar de definições arquiteturais e da evolução tecnológica da empresa.Requisitos e qualificaçõesFormação AcadêmicaGraduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.Pós-graduação ou especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Ciência de Dados ou áreas relacionadas será considerada diferencial.Conhecimentos TécnicosExperiência em desenvolvimento de software utilizando Python, Java ou linguagem equivalente.Conhecimento sólido em algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial.Experiência com frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou similares.Conhecimento em estatística, probabilidade e modelagem matemática.Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL.Conhecimento de arquitetura de microsserviços e APIs REST.Experiência com Docker, Kubernetes e ferramentas de conteinerização.Vivência com ambientes de cloud computing (AWS, Azure ou Google Cloud Platform).Conhecimento em Git, CI/CD e práticas DevOps.Experiência com MLOps, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos.Conhecimento em processamento e engenharia de dados.Competências ComportamentaisPensamento analítico e resolução de problemas complexos.Boa comunicação e capacidade de traduzir conceitos técnicos para diferentes públicos.Trabalho colaborativo e atuação em equipes multidisciplinares.Proatividade e senso de dono.Capacidade de aprendizado contínuo e adaptação a novas tecnologias.Orientação a resultados e foco na geração de valor para o negócio.
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