Engenheiro de Machine Learning, M. Lops
Source2IT
DockerKubernetes
Engenheiro LLM, Large Language Models / Prompt / IA Generativa
Source2IT
contract
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Location Type: Hybrid
Location: Fortaleza • 🇧🇷 Brazil
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Mid-LevelSenior
Tech Stack
DockerETLKubernetesOpen SourcePython
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- Publicar Vaga Afiliados ❌ Vagas que Você Ocultou ⭐️ Vagas Salvas ✅ Vagas Candidatadas Conta Source2IT Site LinkedIn Todas as Vagas Terceirização de Profissionais de TI
- Bodyshop
- Hunting de Profissionais de TI A Source2IT é uma empresa que fornece soluções de TI sob medida para aprimorar o desenvolvimento tecnológico de negócios. Eles se especializam em serviços ágeis, squads de TI, terceirização e gestão de infraestrutura, garantindo a operação eficiente de sistemas e a execução de projetos de alta qualidade por meio de profissionais qualificados. Com mais de 8 anos de experiência, eles se concentram em oferecer expertise inovadora e eficaz em TI, promovendo a diversidade e inclusão dentro de sua força de trabalho. 201 - 500 funcionários Fundada em 2016 🤝 B2B 🏢 Corporativo Engenheiro LLM (Large Language Models / Prompt / IA Generativa) - Região Central de Fortaleza/CE 36 minutos atrás 🏢🏡 Fortaleza – Híbrido ⏳ Contrato/Temporário 🟡 Pleno 🟠 Sênior 🗣️ Engenheiro de LLM Docker ETL Kubernetes Open Source Python Candidatar-se Check Resume Score ☆ Salvar ☑️ Marcar como candidatado ❌ Ocultar Reportar problema Descrição
- Projetar pipelines para ingestão, pré-processamento e fine-tuning de dados de domínio da saúde (prontuários, documentos clínicos, relatórios, etc.).
- Desenvolver prompts, técnicas de prompting avançado, e estratégias de controle (prompt chaining, reranking, few-shot, RLHF) para garantir coerência, personalização e segurança das respostas.
- Integrar LLMs (open source ou via API de provedores) a aplicações e sistemas existentes, cuidando de latência, escalabilidade e monitoramento.
- Implantar infraestruturas de inferência (serviços de modelo, contêineres, orquestração, autoescalonamento).
- Monitorar desempenho dos modelos em produção (métricas de precisão, viés, drift), criar alertas e mecanismos de fallback.
- Garantir compliance com LGPD, privacidade, anonimização e segurança de dados médicos e sensíveis.
- Colaborar com equipes de produto, segurança e compliance para garantir conformidade regulatória.
- Documentar arquitetura, decisões de design e treinar equipes internas no uso e manutenção dos modelos. 🎯 Requisitos
- Mínimo de 5 a 7 anos de experiência em projetos de IA/ML, com pelo menos 2 anos atuando com LLMs ou modelos de linguagem.
- Domínio de Python e frameworks de IA (Hugging Face Transformers, OpenAI API, etc.).
- Experiência com infraestrutura de ML em produção: Docker, Kubernetes, MLflow, pipelines de inferência.
- Forte conhecimento de engenharia de dados (ETL, pipelines, processamento de dados textuais).
- Capacidade de realizar experimentos (A/B testing, validação cruzada, métricas de avaliação de linguagem).
- Inglês fluente (leitura, escrita, conversação).
- Boa comunicação e capacidade de trabalhar em times multidisciplinares.
- Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou área afim.
- Regime de Contratação: Pessoa Jurídica (PJ). Candidatar-se 📊 Pontuação do Currículo Envie seu currículo para ver se ele passa pelas ferramentas de rejeição automática usadas por recrutadores Check Resume Score Desenvolvido por Lior Neu-ner. Adoraria receber seu feedback — entre em contato por DM ou pelo e-mail support@remoterocketship.com Buscar Buscar vagas por cargo Buscar vagas por stack tecnológico Vagas remotas tempo-integral Vagas remotas meio-periodo Vagas remotas contrato-temporario Vagas remotas estagio Vagas Populares Vagas remotas de analista de dados Vagas remotas de DevOps Vagas remotas de assistente executivo Vagas remotas de designer de produto Vagas remotas de engenheiro de QA Vagas remotas de recrutador Vagas remotas de vendas Vagas remotas de SDR Vagas remotas de engenheiro de software Vagas remotas de pesquisador UX Recursos Publicar vaga Afiliados Política de privacidade e termos de serviço
Requirements
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- Desenvolver prompts, técnicas de prompting avançado, e estratégias de controle (prompt chaining, reranking, few-shot, RLHF) para garantir coerência, personalização e segurança das respostas.
- Integrar LLMs (open source ou via API de provedores) a aplicações e sistemas existentes, cuidando de latência, escalabilidade e monitoramento.
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Hard skills
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