Location
São Paulo, SP | Brazil
Job description
Requisitos:
Arquitetura de IA e planejamento de pipeline.
Arquiteturas de fluxo de trabalho e pipeline de ML e cargas de trabalho de aprendizado profundo.
Isso inclui conhecimento profundo dos componentes e compensações arquitetônicas envolvidas nos fluxos de trabalho de gerenciamento de dados, governança, construção de modelos, implantação e produção de IA.
Necessidades de infraestrutura especializada.
A abordagem de “tamanho único” para a infraestrutura geralmente é interrompida para cargas de trabalho de IA devido à heterogeneidade de todo o fluxo de trabalho.
As cargas de trabalho de ML e DNN com uso intensivo de computação apresentam desafios de desempenho novos e exclusivos que exigem novas abordagens para acomodar alta taxa de transferência e baixa latência em escala.
Ter experiência em aceleradores de computação emergentes (GPUs, FPGA, ASIC), tecnologias de armazenamento (SSDs, memória de classe de armazenamento) e rede (SDN, InfiniBand) — e o know-how de quando usar essas tecnologias no pipeline de IA — é fundamental .
Princípios de engenharia de software e DevOps. O desenvolvimento de software de IA geralmente envolve princípios de engenharia de software ágil e uma abordagem DevOps para integração contínua e entrega contínua de aplicativos de IA. Um forte conhecimento do fluxo de trabalho e ferramentas de DevOps, como Git, contêineres, Kubernetes, ferramentas de IaC (como CloudFormation ou Terraform) permitiria que eles liderassem a seleção de processos e ferramentas.
Gerenciamento de dados/big data.
Espera-se que os arquitetos de IA possuam um conhecimento prático de bancos de dados, data warehouses, ferramentas de preparação e integração de dados, juntamente com camadas de processamento paralelo de big data, como Apache Spark ou Hadoop, que geralmente fazem parte da pilha de IA.
Ciência de dados e análise avançada.
Os arquitetos de IA devem estar familiarizados com as técnicas comuns de análise de dados usando ferramentas analíticas avançadas (SAS, R, Python, etc.).
Além disso, é importante o conhecimento de matemática pura e aplicada, estruturas de ML e DL, como Tensorflow, e técnicas de ML, como floresta aleatória e redes neurais.
Atividades:
Mapeamento de requisitos atuais e futuros para implementação técnica.
A principal responsabilidade de um arquiteto de IA é reunir requisitos de várias partes interessadas – usuários de linha de negócios (LOB), cientistas de dados, segurança, engenheiros e analistas de dados e operações de TI – e mapeá-los para processos e produtos que precisam ser implementados.
As empresas geralmente funcionam sob restrições rígidas e necessidades conflitantes, que precisam ser equilibradas dentro de orçamentos alocados e opções de ferramentas com as quais todos possam concordar.
Definição da arquitetura e seleção de plataformas, produtos e fornecedores.
O arquiteto de IA é responsável pela construção da plataforma, selecionando as tecnologias apropriadas da miríade de ofertas comerciais e de código aberto disponíveis.
Além disso, a seleção de modelos de implantação em nuvem, local ou híbrido estaria sob sua alçada.
A seleção de novas ferramentas geralmente é importante, mas elas devem ser bem integradas com as ferramentas de análise e gerenciamento de dados existentes para alavancar o valor total do investimento.
O cenário de ferramentas de IA hoje está evoluindo rapidamente - portanto, mitigar o aprisionamento, reduzir os custos de saída e os investimentos em tecnologia à prova de futuro serão trabalhos críticos de um arquiteto.
Desenvolvimento de protótipos. O desenvolvimento de protótipos funcionais é uma responsabilidade fundamental dos arquitetos para demonstrar a viabilidade técnica de projetos de IA e estabelecer as melhores práticas sobre como as plataformas serão projetadas e operadas.
BENEFÍCIOS:
Vale Transporte
Vale Alimentação
SALÁRIO: A combinar
Horário: Comercial
Regime de Contratação: Efetivo (CLT)
VAGAS: 1
Cidade: São Paulo - SP
ARQUITETO/453778/São Paulo/SP
Job tags
Salary
