Estamos buscando uma pessoa para a posição de Analista de Engenharia de Machine Learning Sênior, que queira se desenvolver e aprender, compartilhar, colaborar e inovar, entregando valor para todos os nossos clientes. Buscamos uma pessoa para atuar no desenvolvimento de soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e memória de agentes que sustentam a plataforma de IA Generativa do Itaú. Você fará parte de um time que combina IA Generativa, Machine Learning, engenharia de software e cloud, trabalhando desde experimentações e avaliação de modelos até a construção de soluções robustas para produção.
Analista de Engenharia de Machine Learning Sênior - Área Inteligência Artificial en Itaú Unibanco
Híbrido - São Paulo, São Paulo, Brasil
Más vacantes en Itaú UnibancoRequisitos
Habilidades
- Conhecimento sólido em Machine Learning, Deep Learning e redes neurais.
- Experiência com PyTorch e/ou TensorFlow.
- Conhecimento em arquiteturas de modelos generativos, como Transformers, Encoders e Decoders.
- Experiência com embeddings e busca vetorial.
- Conhecimento em arquitetura de sistemas distribuídos e boas práticas de engenharia de software.
- Experiência com testes automatizados e Python/pytest.
- Conhecimento em observabilidade, incluindo logs, métricas e tracing.
- Experiência com CI/CD, DevOps/DevSecOps e IaC, como Terraform.
- Experiência com pelo menos um provedor de nuvem: AWS, Azure ou GCP.
- Experiência com LangChain, LangGraph ou LlamaIndex.
- Conhecimento em avaliação de aplicações e agentes de IA Generativa (evals).
- Experiência com DataDog, Grafana ou Prometheus.
- Conhecimento em reranking, bi-encoders e cross-encoders.
- Experiência com experimentação, benchmarking e análise estatística.
- Experiência com LLMs, SLMs e modelos de embedding.
- Conhecimento em grafos de conhecimento, extração e resolução de entidades.
Responsabilidades
- Desenvolver soluções de RAG e memória de agentes para ambientes produtivos.
- Otimizar busca semântica utilizando embeddings e técnicas de reranking, como bi-encoder e cross-encoder.
- Construir e evoluir pipelines de recuperação de contexto com foco em escala, disponibilidade e performance.
- Realizar experimentos e benchmarks para avaliação e comparação de modelos.
- Desenvolver soluções seguindo boas práticas de engenharia, incluindo testes, CI/CD, IaC e observabilidade.
- Contribuir para decisões técnicas e arquiteturais relacionadas à plataforma de IA Generativa.
Tecnologias
Machine LearningDeep LearningNeural NetworksPyTorchTensorFlowTransformersEncodersDecodersEmbeddingsVector SearchDistributed SystemsPythonpytestObservabilityLogsMetricsTracingCI/CDDevOpsDevSecOpsInfrastructure as CodeTerraformAWSAzureGCPLangChainLangGraphLlamaIndexDataDogGrafanaPrometheusRerankingBi-encodersCross-encodersLLMsSLMsEmbedding ModelsKnowledge GraphsEntity ExtractionEntity ResolutionRAGRetrieval-Augmented GenerationCloud
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