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A FCamara Consulting & Training é uma multinacional brasileira especializada em transformação digital e serviços de consultoria. Com mais de 17 anos de mercado, o ecossistema da FCamara tem foco em inovação, e-commerce, estratégia digital e na integração de soluções tecnológicas, como inteligência artificial e cibersegurança.
A empresa colabora com diversos setores — incluindo varejo, saúde, finanças e logística —, impulsionando mais de 1. 000 empresas a evoluírem no ambiente digital.
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Colaborar com o Arquiteto de Soluções de IA para transformar demandas de negócio em modelos e pipelines de ML/IA escaláveis e eficientes.
Implementar modelos de IA, validar performance e garantir integração às arquiteturas existentes.
Desenvolver pipelines robustos de dados: coleta, processamento, treinamento e deploy de modelos.
Integrar soluções de IA em ambientes de produção, seguindo as melhores práticas de MLOps (monitoramento, automação e escalabilidade; conhecimento em MLflow ou plataformas como AzureML ou Google Vertex AI).
Trabalhar em estreita colaboração com o time comercial e de produto para prototipar e validar propostas, com entregas iterativas e soluções centradas no cliente.
Participar ativamente da avaliação de riscos técnicos (performance, escalabilidade, segurança) e colaborar na definição e aplicação de soluções preventivas.
Garantir o uso eficiente de ferramentas cloud (AWS, Azure, GCP) no desenvolvimento e deploy de soluções.
Auxiliar na criação de documentação técnica e de melhores práticas em alinhamento com o arquiteto e demais stakeholders.
🎯 Requisitos
Experiência em desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning.
Domínio de linguagens e bibliotecas como Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas).
Experiência com ferramentas de MLOps e CI/CD (MLflow, Kubeflow, Jenkins, GitLab CI).
Sólida experiência com bancos de dados SQL e NoSQL e práticas de otimização de consultas.
Experiência com serviços de cloud computing (AWS, Azure ou GCP) e containers (Docker, Kubernetes).
Familiaridade com arquiteturas de sistemas, pipelines de dados e boas práticas de integração de APIs (REST, GraphQL).
Diferenciais:
Experiência com AI Generativa e modelos LLM (ex.: GPT, BERT).
Experiência com orquestração em nuvem usando ferramentas como Apache Airflow, Azure Data Factory, Databricks Pipelines.
Experiência com Docker, Docker Compose, Kubernetes ou plataformas similares (ex.: Azure Container Apps).
Vivência em ambientes com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
Experiência colaborando em projetos com arquitetos de soluções ou times comerciais.
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Desenvolve e otimiza prompts para modelos de linguagem (LLMs) e integra soluções de IA em sistemas web. Colabora com times de produto e engenharia para validar, monitorar e melhorar a performance dos modelos.
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Engenheiro(a) de Dados responsável por construir e gerenciar pipelines de dados confiáveis para uma consultoria de tecnologia. Foco em soluções de Big Data e arquitetura de sistemas distribuídos em projetos inovadores.
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intelia
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