A Arrow Electronics é uma empresa global de soluções tecnológicas e cadeia de suprimentos que atende fabricantes de tecnologia e provedores de serviços. Sua atuação abrange distribuição de valor agregado, gestão da cadeia de suprimentos, suporte de marketing e desenvolvimento de negócios, soluções de tecnologias emergentes, engenharia de projetos, gestão de data centers e descarte de ativos de TI. Por meio desse amplo portfólio, a Arrow apoia o desenvolvimento, a entrega e a gestão do ciclo de vida de produtos tecnológicos em diversos setores, ajudando a tornar tecnologias avançadas mais acessíveis e fáceis de levar ao mercado.
Engenheiro(a) de IA e aprendizado de máquina
Crie pipelines de MLOps escaláveis e soluções com LLM para os serviços de engenharia da eInfochips. Desenvolva, monitore e governe sistemas de aprendizado de máquina.
Descrição
- Desenvolva soluções de IA e aprendizado de máquina.
- Projete arquiteturas de pipelines de MLOps escaláveis com Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) e CI/CD/CT.
- Implemente modelos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- Desenvolva atributos e avalie o desempenho dos modelos.
- Acompanhe a deriva dos modelos e configure alertas automatizados.
- Estabeleça processos de governança de dados, rastreamento de linhagem, gerenciamento de metadados e conformidade.
- Projete e implante soluções com LLM usando RAG, IA agêntica, MCP e engenharia de prompts.
- Crie painéis no Power BI para monitoramento de modelos e relatórios de KPIs de negócios.
- Aplique boas práticas de engenharia de software ao código de aprendizado de máquina.
- Avalie aplicações práticas de IA generativa, IA agêntica e LLMs.
- Oriente colegas juniores, revise código e conduza sessões técnicas de compartilhamento de conhecimento.
Requisitos
- De 4 a 8 anos de experiência.
- É desejável ter disponibilidade para cumprir aviso prévio de 0 a 45 dias.
- Sólido conhecimento de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, avaliação de modelos e engenharia de atributos.
- Proficiência em TensorFlow, PyTorch e Keras.
- Experiência prática com CNNs e RNNs.
- Conhecimentos avançados de Python, incluindo NumPy, Pandas e scikit-learn.
- Experiência prática com Spark; experiência com Databricks é desejável.
- Familiaridade com Hadoop e Kafka.
- Experiência com serviços de aprendizado de máquina, armazenamento de dados e computação na Azure, AWS ou GCP.
- Ampla experiência com MLOps.
- Sólidos conhecimentos de SQL, NoSQL e modelagem de dados.
- Experiência prática na detecção e no monitoramento da deriva de modelos e na configuração de alertas automatizados.
- Experiência prática na implementação de estruturas de governança de dados, rastreamento de linhagem, gerenciamento de metadados e conformidade.
- Experiência em projetar arquiteturas de pipelines de MLOps escaláveis com Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) e CI/CD/CT.
- A certificação Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate é um diferencial.
- Experiência em projetar e implantar soluções com LLM usando RAG, IA agêntica, MCP e engenharia de prompts é um diferencial.
- Experiência na criação de painéis no Power BI para monitoramento de modelos e relatórios de KPIs de negócios é um diferencial.
- Uma base sólida em estatística, testes de hipóteses e interpretação de dados é um diferencial.
- Conhecimento de práticas de engenharia de software para criar código de aprendizado de máquina reutilizável, testável e de fácil manutenção.
- Conhecimento de IA generativa, IA agêntica e LLMs.
- Capacidade de orientar colegas juniores, revisar código e conduzir sessões técnicas de compartilhamento de conhecimento.
Benefícios
- Remuneração competitiva
- Equilíbrio entre vida pessoal e profissional
- Desenvolvimento profissional
- Ambiente de trabalho inovador
- Reconhecimento e recompensas