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Solventum
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ConsultoriaCuidados de saúdeLogística
A Solventum desenvolve tecnologias e serviços de saúde projetados para promover cuidados médicos e odontológicos mais seguros e eficientes. Seu portfólio inclui soluções avançadas para tratamento de feridas, cirurgia e esterilização, produtos de cuidados odontológicos, serviços de informação e tecnologia em saúde e sistemas de purificação e filtragem para aplicações biofarmacêuticas. A empresa também apoia profissionais de saúde por meio de recursos educacionais e de treinamento, combinando o desenvolvimento de produtos com foco na segurança dos pacientes, nos resultados clínicos e na eficiência operacional.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) Sênior de IA/ML – Bangalore híbrido

Desenvolva soluções de IA, aprendizado de máquina e automação agêntica para produção na cadeia de suprimentos de saúde da Solventum. Implante sistemas escaláveis na AWS e no Microsoft Azure.

INÍndiaHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
AWSAzureDockerGrafanaKubernetesMicrosserviçosNuvemPrometheusPythonSQL

Descrição

  • Criar e implantar modelos escaláveis de aprendizado de máquina e soluções de IA para problemas complexos da cadeia de suprimentos
  • Desenvolver pipelines de ML de ponta a ponta para previsão, otimização, análise preditiva, detecção de anomalias e automação inteligente
  • Projetar, testar e implantar agentes de IA e sistemas multiagentes com LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI ou frameworks comparáveis
  • Criar fluxos de trabalho baseados em LLM com integração de ferramentas, memória e orquestração para automatizar processos de negócios
  • Criar pipelines de ingestão, transformação e engenharia de atributos para dados empresariais estruturados, semiestruturados e não estruturados
  • Conectar repositórios de conhecimento, grafos de conhecimento, bancos de dados vetoriais e soluções inteligentes de processamento de documentos
  • Implantar e operar aplicações de IA e aprendizado de máquina na AWS e no Microsoft Azure
  • Manter pipelines de MLOps e LLMOps que abranjam versionamento de modelos, CI/CD, implantação automatizada, monitoramento e retreinamento
  • Avaliar e aprimorar modelos de ML e LLMs quanto à precisão, latência, uso de recursos de nuvem, confiabilidade e custo
  • Aplicar práticas de IA responsável
  • Colaborar com stakeholders da cadeia de suprimentos, cientistas de dados, engenheiros de software, arquitetos de nuvem, gerentes de produto e equipes de transformação digital
  • Definir padrões de engenharia, participar de revisões de arquitetura e código e produzir documentação técnica

Requisitos

  • Bacharelado em ciência da computação, engenharia de software, IA ou área relacionada, além de mais de 7 anos de experiência profissional em aprendizado de máquina, inteligência artificial, ciência de dados ou engenharia de IA
  • Como alternativa, mestrado com experiência relevante no setor e mais de 5 anos de experiência
  • Conhecimento avançado e prático de Python
  • Experiência no projeto, desenvolvimento, implantação e otimização de soluções escaláveis de aprendizado de máquina e IA em produção
  • Experiência com modelagem preditiva, previsão, otimização, engenharia de atributos, avaliação de modelos, monitoramento e gerenciamento do ciclo de vida
  • Experiência com plataformas de nuvem, incluindo Azure, Databricks e AWS
  • Experiência em produção na criação e implantação de aplicações de IA generativa e fluxos de trabalho de IA agêntica com LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI ou tecnologias semelhantes
  • Conhecimento prático de modelos de linguagem grandes, engenharia de prompts, RAG, métodos de avaliação de IA e IA responsável
  • Sólido entendimento de padrões de projeto de sistemas, microsserviços, APIs, Docker, Kubernetes e automação de infraestrutura
  • Experiência com ferramentas de observabilidade e avaliação de IA, como Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana ou OpenTelemetry
  • Experiência com plataformas de dados empresariais, pipelines de dados, SQL e frameworks distribuídos de processamento de dados
  • Disponibilidade para viajar de 10% a 20%
  • Diferencial: desenvolvimento prático de soluções de IA/ML para cadeia de suprimentos, saúde ou outros domínios empresariais
  • Diferencial: experiência na aplicação de práticas de MLOps e LLMOps
  • Diferencial: familiaridade com governança de IA, explicabilidade de modelos, segurança de dados, privacidade e práticas de IA responsável

Benefícios

  • Modelo de trabalho híbrido em Bangalore
  • Atuação em soluções de IA para saúde, aprendizado de máquina e ciência de dados
  • Colaboração com equipes técnicas e de negócios de diferentes áreas
  • Exposição às plataformas de nuvem AWS e Microsoft Azure
  • Atuação em IA/ML, IA generativa, IA agêntica, MLOps e LLMOps

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