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VagaData CadastroTítuloTécnicasRequisitosComplementaresFormaçãoProfissãoCNPJCódigo da VagaToken Mais FrequenteKeywords
30/05/2025 18:53:22teste1. Infraestrutura de Hardware Nós de Treinamento (GPU-Cluster) 4× servidores com GPUs NVIDIA Tesla T4 (16 GB VRAM cada) para POCs e pequenos treinamentos. 2× servidores com GPUs NVIDIA A100 (80 GB VRAM) dedicadas a treinamentos de modelos de larga escala. Nós de Inferência (CPU-Optimized) 6× instâncias com 16 vCPU e 64 GB RAM, SSD NVMe 1 TB. Armazenamento Data Lake: 20 TB em buckets S3 (ou equivalente em Azure Blob Storage/GCP Storage) com versionamento ativado. Volumes de bloco para logs e checkpoints: SSDs NVMe em RAID-1 de 2 TB. 2. Plataforma e Orquestração Kubernetes (EKS no AWS ou GKE no Google Cloud) Versão mínima: 1.26+. Helm 3 para deployment de charts. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) configurado para CPU e memória. Containerização Docker 24.0+ Imagens base: Ubuntu 22.04 LTS + Python 3.10 Infraestrutura como Código Terraform 1.5 para provisionamento de VPC, sub-redes, clusters e roles IAM. 3. Linguagens, Frameworks e Bibliotecas Runtime e Linguagens Python 3.10 (principal), opcionalmente R 4.x para análises estatísticas. Machine Learning & Deep Learning TensorFlow 2.12 PyTorch 2.x scikit-learn 1.2 Processamento de Linguagem Natural Hugging Face Transformers 4.30 (BERT, GPT-X) spaCy 3.x Visão Computacional OpenCV 4.7 Detectron2 0.7 Big Data & Streaming Apache Spark 3.3 (PySpark) Apache Kafka 3.x 4. MLOps, CI/CD e Versionamento Pipelines de Treinamento Kubeflow Pipelines 2.x ou MLflow 2.x para tracking de experimentos. DVC 2.x para versionamento de conjuntos de dados e checkpoints. Integração Contínua / Entrega Contínua GitLab CI 15.x (ou Jenkins 2.4×) Testes automatizados com pytest; cobertura mínima: 85%. Deploy de Modelos TensorFlow Serving 2.x ou TorchServe 0.8 APIs RESTful em FastAPI 0.95 5. Banco de Dados e Armazenamento de Dados Relacional PostgreSQL 15 para metadados e configurações. NoSQL / Documentos MongoDB 6.0 para logs de eventos e dados semiestruturados. Cache & Mensageria Redis 7.0 para features e caching de inferência. Kafka para pipelines de ingestão em tempo real. 6. Segurança e Governança Rede VPC privada com sub-redes públicas/privadas; NACLs e Security Groups restritivos. VPN ou AWS Direct Connect para ambientes híbridos. Autenticação e Autorização OAuth2/OpenID Connect via Keycloak ou AWS Cognito. Políticas IAM de menor privilégio. Criptografia TLS 1.3 em todas as comunicações HTTP/gRPC. Criptografia em repouso (S3 SSE-KMS, EBS volumes criptografados). Compliance Conformidade com LGPD/GDPR para tratamento de dados pessoais. Ferramentas de explicabilidade (SHAP, LIME) para auditoria de vieses. 7. Observabilidade e Monitoramento Métricas e Alertas Prometheus 2.x para coleta de métricas de uso de CPU/GPU e throughput. Grafana 10.x para dashboards de performance (latência de inferência, erros 5xx, etc.). Logs Centralizados ELK Stack: Elasticsearch 8.x, Logstash, Kibana 8.x. Tracing Distribuído Jaeger para rastreamento de requisições entre microserviços. 8. Requisitos de Performance e SLA Inferência Latência por requisição ≤ 100 ms (P95). Throughput mínimo: 1 000 requisições simultâneas escaláveis. Treinamento Throughput de datasets de 100 GB/h usando 4 GPUs T4. Disponibilidade SLA de 99,9% em ambiente de produção. Disaster recovery: RTO máximo de 1 h e RPO de 15 minutos. 9. Qualidade de Código e Documentação Styles & Linters flake8, black para padronização de código Python. Testes pytest com mocks de pipelines e coverage mínimo de 85%. Documentação Sphinx + ReadTheDocs para bibliotecas internas. OpenAPI/Swagger para APIs de inferência.Formação Acadêmica Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Estatística, Matemática Aplicada ou áreas correlatas (ex.: Bioinformática, Robótica). Desejável pesquisa publicada em conferências internacionais de IA (NeurIPS, ICML, ICLR). Experiência Profissional Mínimo de 5 anos atuando com projetos de Machine Learning e Deep Learning em ambiente corporativo. Histórico comprovado de entrega de pelo menos duas soluções de IA em produção, escaláveis para ≥100.000 usuários. Certificações Técnicas AWS Certified Machine Learning – Specialty (ou equivalente em Azure/GCP). Certificação TensorFlow Developer Certificate ou PyTorch Certified Developer. (Diferencial) Google Cloud Professional Data Engineer. Linguagens e Frameworks Python avançado: NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow 2.x e/ou PyTorch ≥1.7. R&D em NLP: experiência com Hugging Face Transformers (BERT, GPT-X) e spaCy. Visão Computacional: OpenCV, Detectron2 ou KerasCV para detecção, segmentação e tracking. Arquitetura e DevOps Criação de pipelines MLOps utilizando Docker, Kubernetes e Helm Charts. Automação CI/CD (GitLab CI, Jenkins) para retraining e deploy contínuo de modelos. Infraestrutura como código com Terraform ou CloudFormation. Banco de Dados e Big Data Proficiência em SQL (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB, Cassandra). Experiência com processamento de datasets massivos em Spark ou Dask. Observabilidade e Monitoramento Implementação de métricas e alertas com Prometheus/Grafana ou CloudWatch. Familiaridade com conceitos de A/B testing para modelos de recomendação. Governança e Ética Domínio de práticas de fairness, explicabilidade (SHAP, LIME) e mitigação de vieses. Conhecimento em LGPD/GDPR aplicado a pipelines de dados sensíveis. Soft Skills Excelente comunicação em português e inglês (escrita e oral). Habilidade de traduzir resultados técnicos para audiências não-técnicas. Experiência comprovada em liderança de squads ágeis (Scrum Master ou Product Owner). Inovação e Pesquisa Participação ativa em hackathons internos ou comunitários. Capacidade de propor e validar POCs com novas arquiteturas (Graph Neural Networks, AutoML). Ferramentas Complementares Conhecimento em CI de versionamento de modelos com MLflow ou DVC. Habilidade para criar dashboards interativos em Power BI, Tableau ou Dash. Idiomas Adicionais Desejável nível intermediário de espanhol (para colaboração com equipes LATAM). Disponibilidade Modelo híbrido, com disponibilidade mínima de 2 dias por semana no escritório de São Paulo. Flexibilidade para viagens curtas (<10% do tempo) a clientes ou conferências. Diferenciais Fictícios Experiência em Quantum Machine Learning (Qiskit, PennyLane). Participação em projetos open source de IA com mais de 500 estrelas no GitHub. Contribuições em blogs ou podcasts técnicos especializados em IA.1. Tipo de Contrato e Jornada Regime: CLT (Efetivo) ou PJ, a combinar conforme perfil e demanda. Jornada: 40 h semanais, com flexibilidade para horário de entrada/saída (modelo flexível das 7 h às 19 h). Modelo de Trabalho: Híbrido (mínimo de 2 dias presenciais por semana no escritório de São Paulo) ou 100 % remoto, conforme acordo e fase de onboarding. 2. Remuneração e Benefícios Adicionais Salário: Faixa entre R$ 18.000 a 25.000 brutos, compatível com senioridade e certificações. Bônus por Performance: Até 15 % do salário anual, atrelado a metas de P&D e entregas de projetos. Stock Options: Programa de participação acionária liberado após 12 meses de contrato. Benefícios: Vale-refeição ou alimentação (R$ 35/dia) Plano de saúde e odontológico integral (sem coparticipação) Seguro de vida em grupo Auxílio home office (R$ 300/mês) Subsídio para educação (cursos, conferências, certificações) Programa de bem-estar: auxílio academia e sessões de coaching 3. Plano de Carreira e Desenvolvimento Onboarding Personalizado: Mentoria técnica e de carreira nos primeiros 3 meses, com trilha de capacitação em MLOps e liderança. Crescimento Interno: Possibilidade de evoluir para cargos de Tech Lead, Head de IA ou Arquiteto de P&D. Capacitação Contínua: Acesso a plataformas de e-learning (Coursera, Udemy for Business); Patrocínio para mestrados, doutorados ou MBAs; Participação em grupos de estudo e laboratórios internos de inovação. 4. Processo Seletivo Análise Curricular: Triagem de formação, certificações e projetos relevantes. Desafio Técnico: Entrega de POC ou estudo de caso realístico (foco em NLP ou visão computacional). Entrevista Técnica: Painel com especialistas de IA para avaliar conhecimentos em algoritmos, arquiteturas de MLOps e infraestrutura. Entrevista de Cultura e Fit: Avaliação de soft skills e alinhamento com os valores da empresa. Proposta e Fechamento: Feedback em 2 semanas e previsão de início em até 1 mês após aceite. 5. Cultura, Valores e Diversidade Missão: “Transformar dados em soluções de impacto que melhorem processos e vidas.” Valores: Inovação contínua, colaboração multidisciplinar, ética e responsabilidade social. Diversidade e Inclusão: Política de recrutamento inclusivo, sem viés de gênero, etnia ou idade; Grupo interno de afinidade (Women in AI, Pride@Tech, etc.); Metas de contratação para minorias sub-representadas em tecnologia. 6. Data de Abertura e Encerramento de Inscrições Início das candidaturas: 1º de junho de 2025 Data limite: 30 de junho de 2025 7. Contato e Envio de Currículo E-mail: recrutamento@inovatech.com.br (assunto: “Vaga Especialista IA – [Seu Nome]”) Portal de Vagas: https://eloox.com.br/ai-specialist%Bacharelado em Ciência da Computação %Bacharelado em Engenharia de Computação %Bacharelado em Engenharia Elétrica %Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional %Bacharelado em Estatística%Cientista de Dados %Engenheiro de Machine Learning %Engenheiro de Dados %Pesquisador em Inteligência Artificial %Engenheiro de MLOps %Arquiteto de Soluções de IA %Especialista em Processamento de Linguagem Natural (NLP) %Especialista em Visão Computacional %Analista de IA %Consultor de Inteligência Artificial %Especialista em Ética e Governança de IA %Engenheiro de Robótica Cognitiva29293923000160fmlf1Pi_IKGaGUScUOokPvdRM5pcG6eCemaprendizado de maquina, data engineering, deep learning, explicabilidade de modelos, inferencia em tempo real, mlops, modelagem preditiva, processamento de linguagem natural, tensorflowpytorch, visao computacional
26/03/2025 17:14:23Desenvolvedor Web Full StackDomínio de frameworks como React ou Angular. Experiência em Node.js e integração com APIs RESTful. Conhecimento em bancos de dados SQL e NoSQL.Experiência mínima de 2 anos em desenvolvimento web. Conhecimento sólido em HTML, CSS, JavaScript e frameworks modernos. Familiaridade com metodologias ágeis e versionamento com Git.Possibilidade de trabalho remoto com horário flexível. Oportunidade de crescimento profissional em projetos inovadores.292939230001606JPAMV6Kvp_lb1f27hxGsdnm8qk9nyHzemdesenvolvimento, fullstack, javascript, nodejs, web
25/03/2025 16:49:46asdasdasdasdasdasdasdasd29293923000160JL2AtxwWLkq3b8Iz0j_dfb41LG8H6CNyasdasdasdasdas
25/03/2025 16:30:24asdasdasdasdasdasdasdasd292939230001601MH0VMw2mtNlDL7GaueqZpqN24LCd2_pasdasdasdasdas
25/03/2025 16:07:17Analista de Marketing DigitalConhecimento avançado em Google Analytics e ferramentas de automação de marketing. Familiaridade com plataformas de gestão de mídias sociais. Noções de design gráfico e produção de conteúdo digital.Graduação em Marketing, Comunicação ou áreas correlatas. Experiência prática com SEO, Google Ads e gerenciamento de redes sociais. Capacidade analítica para interpretação de dados e métricas.Ambiente de trabalho dinâmico e colaborativo. Oportunidades de treinamento e certificações na área.29293923000160ti4ly9Jg_FLePloq_Xab5nppeADcCdB7marketinganalytics, googleads, marketingdigital, seo, socialmedia
25/03/2025 15:54:57asdasdasdasasdadsasdasd29293923000160q5t4qtMR_c__FBmEWzyWQib6gLD5ubXwasdasdasdasd
25/03/2025 15:54:08asdasdasdasasdadsasdasd29293923000160roP5bO30I5UxkaHoxd4I_wKX_P_3SsVKasdasdasdasd
25/03/2025 15:53:15asdasdasdasasdadsasdasd29293923000160GuNPbq_kgOaER3QsNabxvpjWh3iVqFr_asdasdasdasd
25/03/2025 15:49:32Técnico de Suporte de TIConhecimento em configuração e manutenção de redes. Experiência com gerenciamento de tickets e uso de ferramentas de monitoramento. Capacidade de realizar atualizações e instalações de softwares de forma segura.Experiência prévia em suporte técnico ou help desk. Conhecimento em sistemas operacionais Windows e Linux. Habilidade para diagnosticar e solucionar problemas de TI.Vaga presencial com possibilidade de banco de horas. Treinamento contínuo e plano de carreira estruturado.29293923000160M7knH10cd1egu5G_7XRkfRLVm7Z8KEOisuporteatendimento, hardware, redes, software, suporteti
25/03/2025 15:39:26Técnico de Suporte de TIConhecimento em configuração e manutenção de redes. Experiência com gerenciamento de tickets e uso de ferramentas de monitoramento. Capacidade de realizar atualizações e instalações de softwares de forma segura.Experiência prévia em suporte técnico ou help desk. Conhecimento em sistemas operacionais Windows e Linux. Habilidade para diagnosticar e solucionar problemas de TI.Vaga presencial com possibilidade de banco de horas. Treinamento contínuo e plano de carreira estruturado.29293923000160Lbz1Rbv3DXEpVFGEFz3j0cGhm_0_vO54suporteatendimento, hardware, redes, software, suporteti