Engenheiro de Inteligência Artificial

--Remoto - Home Office--

A Gerência Executiva de Operações do NEES está com processo seletivo aberto para a seleção de Bolsista para atuar como Engenheiro(a) de Inteligência Artificial.

📌 Informações da Vaga

  • Perfil: Vaga para Bolsista.
  • Modalidade de Trabalho: Home Office.
  • Carga Horária: 30 horas semanais.
  • Início das Atividades: Previsão para Novembro de 2026.
  • Término das Inscrições:  15 de outubro de 2026.
  • Disponibilidade para Viagens: Sim, pontualmente.

🎯 Objetivo da Atuação

O profissional atuará estruturando e sustentando a capacidade tecnológica necessária para que as soluções de IA do NEES sejam implantadas, integradas e operadas de forma segura, reproduzível, observável, escalável e sustentável. O foco não é o desenvolvimento dos modelos específicos em si, mas sim garantir a capacidade institucional de colocar e manter em operação diferentes soluções de IA de forma padronizada.

🎓 Requisitos Obrigatórios

  • Vínculo Institucional: Vínculo ativo com Instituição de Ensino Superior (requisito obrigatório para concessão da bolsa).

 

Formaçao Exigida

  • Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou formações similares em Tecnologia.
  • Especialização, mestrado ou doutorado nas disciplinas de Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial ou Ciência de Dados será avaliado como diferencial

Experiências esperadas

  • Tempo de experiência: pelo menos 3 anos em DevSecOps, com pelo menos 1 ano operando IA ou LLMs em produção.

Conhecimentos e habilidades exigidos

  • Pré-requisitos técnicos gerais:  Git;  Linux; APIs;Docker/containers; CI/CD; Infraestrutura cloud e/ou on-premise; Observabilidade e monitoramento (logs, métricas e alertas);  Segurança de aplicações e gestão de credenciais e acessos.
  • Conhecimentos desejáveis:
  • –  LLMOps;
  • –  RAG, embeddings e bases vetoriais;
  • –  Monitoramento de modelos em produção (desempenho, drift e qualidade);
  • –  Ecossistema Python para IA (ex.: PyTorch, Hugging Face);  Segurança de sistemas de IA;   Modelos multimodais; Visão computacional;  LGPD e governança de dados;  Processamento de áudio e voz;   Infraestrutura com GPU e outros aceleradores;  Model registry e experiment tracking;  Otimização de inferência; Fine-tuning e quantização;  FinOps aplicado à infraestrutura de IA;  Kubernetes.
  • Necessidade de comprovação: Sim
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