Sobre a Digisystem:

Com inúmeras certificações nas principais tecnologias, a Digisystem conta hoje com uma infraestrutura robusta para prestar serviços de soluções em TI.

Fundada em 1990, em são Paulo, são mais de 30 anos de experiência no mercado, mais de 1000 funcionários com alto nível de especialização é o seu melhor parceiro na jornada da Transformação Digital.

Nós entendemos do negócio e transformamos tecnologia em resultado. 

Responsabilidades:

• Desenvolvimento e otimização de LLMs, incluindo arquitetura de modelos, RAG, fine-tuning e análise de performance.
• Gestão de projetos de ponta a ponta envolvendo soluções baseadas em LLMs, desde a concepção até a implementação em produção.
• Colaboração interdisciplinar com equipes de engenharia, produto e design para integrar LLMs em produtos e serviços.
• Análise e mitigação de vieses nos modelos, promovendo uso ético da IA.
• Pesquisa e inovação em técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e tendências emergentes no campo.
• Liderança técnica e mentoria de cientistas de dados juniores.

Formação Acadêmica:

• Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática, Estatística, ou correlatas.
• Pós-graduação (Mestrado ou Doutorado) em Machine Learning, NLP, Ciência de Dados ou áreas relacionadas.

Hard Skills:

• Proficiência em frameworks como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.
• Conhecimento avançado em arquiteturas Transformer (ex: GPT, BERT, T5).
• Experiência prática com deploy de LLMs em ambientes de produção.
• Forte capacidade em manipulação e análise de dados com Python, R, SQL e bibliotecas como Pandas e NumPy.
• Familiaridade com MLOps (ex: CI/CD para modelos de machine learning).
• Experiência em otimização de modelos para desempenho e custo (quantization, pruning, etc.).

Soft Skills:

• Excelentes habilidades de comunicação para traduzir conceitos técnicos em termos compreensíveis para stakeholders não técnicos.
• Pensamento crítico e habilidade para resolução de problemas complexos.
• Capacidade de liderar equipes multidisciplinares e gerir prioridades.
• Curiosidade e aprendizado contínuo para explorar novas tecnologias e abordagens.

Diferenciais:

• Publicações ou participação em conferências de IA/NLP (ex: NeurIPS, ACL).
• Contribuições para projetos open-source em LLMs.
• Experiência com ética e responsabilidade na aplicação de IA.
• Experiência com grandes volumes de dados e Big Data (ex: Spark, Hadoop).
• Certificação em Machine Learning/Deep Learning (ex: TensorFlow Developer Certificate, AWS Certified Machine Learning).
• Certificações em nuvem (ex: Azure AI Engineer, Google Cloud Professional ML Engineer).