A F5 é uma empresa de cibersegurança e SaaS empresarial focada em serviços e segurança de aplicações. Sua tecnologia ajuda as organizações a gerenciar aplicações digitais em ambientes de nuvem, com recursos desenvolvidos para apoiar o desempenho, a disponibilidade, o controle e a proteção das aplicações.
Engenheiro de IA III – Híbrido em Hyderabad
A F5 está contratando um Engenheiro de IA III em Hyderabad para desenvolver soluções de IA generativa, PLN e aprendizado de máquina para cibersegurança e plataformas empresariais. A função abrange automação de testes autorreparável, análise preditiva, microsserviços de IA e automação de fluxos de trabalho operacionais.
Descrição
- Projetar e entregar soluções de IA generativa que transformem requisitos funcionais e histórias de usuário em cenários de teste e critérios de aceitação estruturados
- Criar pipelines de PLN e análise de sentimentos para o ServiceNow e plataformas de interação com clientes
- Desenvolver modelos preditivos de aprendizado de máquina que analisem registros históricos de defeitos e identifiquem áreas de alto risco de falhas
- Criar algoritmos inteligentes para detectar e consolidar casos de teste duplicados entre repositórios
- Criar protótipos e implementar autorreparo assistido por IA para scripts de automação de testes de UI e API que apresentem falhas
- Automatizar fluxos de trabalho do Azure DevOps, incluindo classificação do backlog, roteamento de itens de trabalho e triagem de processos
- Desenvolver soluções de detecção de anomalias e análise de logs para integrações do Dell Boomi e pipelines empresariais de lançamento
- Usar IA e aprendizado de máquina na telemetria de segurança para descobrir vulnerabilidades, priorizar riscos e recomendar correções
- Adicionar resumos automatizados e insights preditivos aos painéis executivos do Tableau
- Desenvolver, testar e disponibilizar microsserviços de IA leves e APIs REST
- Avançar a eficiência operacional, a governança da segurança de dados e a excelência em engenharia
- Colaborar com engenheiros de QA, analistas de negócios, engenheiros de plataforma, arquitetos de soluções, líderes de equipe, equipes de relatórios e outros engenheiros multifuncionais
- Converter casos de uso operacionais complexos em protótipos de IA e pipelines prontos para produção
Requisitos
- Ter de 2 a 4 anos de experiência prática aplicando IA/ML, PLN e IA generativa a problemas técnicos ou de negócios, incluindo estágios relevantes, projetos de conclusão de curso ou projetos em produção
- Ter pelo menos 7 anos de experiência geral prática em TI
- Demonstrar fortes habilidades de programação em Python
- Ter familiaridade com Pandas, NumPy e Scikit-learn
- Ter experiência prática com IA generativa e modelos de linguagem de grande porte por meio de APIs comerciais ou de código aberto, como GPT, Gemini, Llama ou Mistral
- Ter implementado fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação, engenharia de prompts e bancos de dados vetoriais usando ferramentas como ChromaDB, FAISS, Pinecone ou Milvus
- Compreender métodos de PLN, incluindo embeddings, busca por similaridade semântica, classificação de texto e extração de entidades
- Ter experiência prática com Selenium, Playwright ou Cypress e com a aplicação de IA/ML à automação de testes
- Compreender o desenvolvimento de APIs e a integração de microsserviços com FastAPI, Flask ou Node.js
- Compreender os fundamentos do ciclo de vida de desenvolvimento de software, testes unitários, depuração e controle de versão baseado em Git
- Ter fortes habilidades analíticas de resolução de problemas e uma abordagem disciplinada para experimentação e avaliação de prompts
- Preferencialmente, ter bacharelado ou mestrado em ciência da computação, ciência de dados, inteligência artificial ou área técnica relacionada
- Ter conhecimento prático ou experiência com Salesforce, ServiceNow, Azure DevOps, Dell Boomi ou Tableau
- Ter experiência com Copado ou outras ferramentas nativas do Salesforce para automação de testes e lançamentos
- Ter experiência com análise de segurança de aplicações e ferramentas de gerenciamento de vulnerabilidades
- Compreender os fundamentos de MLOps, como monitoramento de modelos, otimização da latência de APIs e barreiras contra alucinações
- Ser capaz de transformar fluxos de trabalho operacionais ambíguos em soluções claras e automatizadas orientadas por IA
Benefícios
- Trabalhar em um ambiente de trabalho diversificado e inclusivo
- Ter acesso a oportunidades de aprendizado contínuo
- Adaptações razoáveis estão disponíveis para candidatos
- A organização oferece QA como Serviço, Automação de QA como Serviço, BA e Reporting como Serviço e Serviços de Plataforma e Implantação