Alemanha
DYMATRIX GmbH
Adesso SE
Engenheiro Sênior de Machine Learning / Cientista de Dados
Alemanha
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PythonDocker
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SUA FUNÇÃO *
- Desenvolver serviços de IA: Você concebe, desenvolve e implementa novos modelos de Machine-Learning, que expandem inteligentemente nosso software – por exemplo, para avaliação automatizada de dados médicos, classificação de texto ou suporte à decisão na auditoria de faturamento. *
- Integração de modelos e MLOps: Você integra modelos de ML perfeitamente em nossa arquitetura de produto, automatiza pipelines de treinamento e implantação e garante a rastreabilidade e a manutenibilidade de modelos produtivos. *
- Qualidade e desempenho: Você é responsável pelo monitoramento contínuo e melhoria da qualidade do modelo, realiza retreinamentos e estabelece métricas para avaliação e otimização do modelo. *
- Análise de dados e engenharia de features: Você analisa dados médicos e relacionados a faturamento, deriva features relevantes e garante a qualidade, consistência e segurança dos dados. *
- Colaboração interdisciplinar: Você trabalha em estreita colaboração com especialistas de domínio, gerenciamento de produto e desenvolvimento de software para incorporar funcionalidades baseadas em IA em nosso software de auditoria e criar valor prático para seguradoras e prestadores de serviços.
SEU PERFIL *
- Estudo/Formação: Conclusão bem-sucedida de graduação em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Informática Médica ou curso similar com foco técnico. *
- Experiência: Vários anos de experiência profissional no desenvolvimento, implementação e suporte de modelos de Machine-Learning produtivos – idealmente em um ambiente regulamentado ou orientado por dados, como saúde, seguros ou setor público. *
- Competências Técnicas (ML & Data Science): Conhecimento sólido em Python e nos frameworks de ML comuns (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), bem como experiência com avaliação de modelos e engenharia de features. *
- Competências Técnicas (MLOps & Arquitetura): Experiência com ferramentas e processos de MLOps (por exemplo, MLflow, Kubeflow), conteinerização (Docker) e CI/CD. Conhecimento em pipelines de dados é necessário. *
- Competências Interpessoais: Pensamento analítico, alta capacidade de resolução de problemas, afinidade com questões médicas e regulatórias, bem como a capacidade de comunicar conceitos complexos de IA de forma compreensível e prática. *
- Inovações: Interesse em novas tecnologias e inovações (por exemplo, uso de LLMs). *
- Conhecimento de Idiomas: Muito bom conhecimento de alemão (nível C1).
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