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Quantiphi
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1.001 – 5.000 Funcionários
Patrocinador de visto H1BConsultoriaCuidados de saúdeLogística
A Quantiphi é uma empresa de engenharia digital com foco em inteligência artificial que ajuda organizações a aplicar tecnologias de inteligência artificial, dados e nuvem a desafios empresariais complexos. Fundada em 2013, a empresa combina experiência em consultoria e engenharia para criar aplicações de inteligência artificial escaláveis, desenvolver recursos de análise de dados, modernizar a infraestrutura de nuvem e oferecer implementações personalizadas. Seu trabalho apoia organizações de setores como saúde, finanças, educação, varejo e logística, com parcerias tecnológicas que incluem AWS, Google Cloud e NVIDIA. As equipes da Quantiphi se concentram em transformar tecnologia avançada em soluções práticas para a transformação empresarial.
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Vagas da empresa

Engenheiro sênior de machine learning na Quantiphi - Presencial em Mumbai

Lidere o design e a entrega de sistemas escaláveis de machine learning, LLM e IA conversacional na Quantiphi. Desenvolva frameworks de agentes, recursos de MLOps e soluções integradas à AWS.

INÍndiaPresencialTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
AWSAzureNuvemPythonScikit-Learn

Descrição

  • Projete, desenvolva e implemente soluções escaláveis de machine learning que abrangem ML tradicional, LLMs e IA conversacional.
  • Assuma todo o ciclo de vida de ML e IA, desde a preparação de dados e a engenharia de atributos até o desenvolvimento, a validação, a implantação e o monitoramento de modelos.
  • Crie frameworks de agentes prontos para produção, com chamada de ferramentas e fluxos de trabalho coordenados entre múltiplos agentes.
  • Aplique práticas de MLOps em sistemas de machine learning e baseados em LLM.
  • Desenvolva APIs REST confiáveis que conectem soluções de ML e IA conversacional a aplicações corporativas e serviços externos.
  • Desenvolva recursos escaláveis de análise conversacional e observabilidade para sistemas de IA.
  • Trabalhe com cientistas de dados, engenheiros de dados, gerentes de produto e partes interessadas para transformar necessidades de negócio em soluções escaláveis de ML e IA.
  • Projete soluções baseadas em LLM e lidere o desenvolvimento de frameworks de agentes em infraestrutura AWS.

Requisitos

  • 4 a 7 anos de experiência profissional.
  • Capacidade comprovada de projetar, desenvolver e implementar soluções de ML em larga escala, incluindo machine learning tradicional e IA conversacional baseada em LLM.
  • Experiência gerenciando o ciclo de vida completo de ML e IA, incluindo preparação de dados, engenharia de atributos, desenvolvimento, validação, implantação e monitoramento de modelos.
  • Experiência projetando frameworks de agentes em nível de produção, fluxos de trabalho com chamada de ferramentas e coordenação multiagente.
  • Conhecimento de MLOps abrangendo implantação, monitoramento e otimização de sistemas de ML e LLM.
  • Sólidos conhecimentos de regressão, árvores de decisão, SVMs, métodos de ensemble, clustering, pré-processamento de dados, seleção de atributos e modelagem estatística.
  • Conhecimento avançado de engenharia de prompts, otimização de contexto, padrões de raciocínio de agentes, RAG, bancos de dados vetoriais e busca semântica.
  • Domínio de Python com scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain e CrewAI.
  • Experiência desenvolvendo APIs REST robustas para modelos de ML e aplicações de IA conversacional.
  • Experiência com serviços da AWS, como SageMaker e Bedrock.
  • Experiência desenvolvendo frameworks escaláveis de análise conversacional e observabilidade de IA.
  • Excelentes habilidades de resolução de problemas, comunicação e gestão de partes interessadas.
  • Experiência com Model Context Protocol (MCP) ou padrões comparáveis de comunicação entre agentes será considerada um diferencial.
  • Experiência com automação de suporte ao cliente ou tecnologias de contact center será considerada um diferencial.
  • Certificações de IA em nuvem, como AWS ML Specialty, Azure AI Engineer ou Google Cloud ML Engineer, serão consideradas um diferencial.

Benefícios

  • Um ambiente de trabalho centrado em transparência, diversidade, integridade, aprendizado e desenvolvimento de carreira.
  • Um ambiente que apoia a inovação junto com o crescimento profissional e pessoal.

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