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Azumo
Cientista de Dados
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Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Azumo constrói e opera sistemas de IA em produção para empresas que vão desde startups em estágio inicial até a Meta.
Estamos contratando um Cientista de Dados para ser responsável pela parte que vem antes da existência do sistema: qual pergunta está sendo feita, qual método a responde, se a resposta se sustenta e como alguém saberia.
A função é totalmente remota na América Latina, alinhada ao dia de trabalho do seu cliente.
Você não receberá uma especificação. A Azumo envia modelos para produção desde 2016, e o trabalho aqui começa com um cliente que sabe o que o incomoda e ainda não sabe o que medir. Transformar isso em um modelo, um baseline e um número sobre o qual alguém pode agir é o trabalho.
Onde esta função se encaixa
A organização de engenharia da Azumo é construída em torno de quatro áreas. A área de Engenheiro de Dados é responsável por pipelines, armazenamento e camada de recuperação. A área de Engenheiro de IA é responsável pelo comportamento em produção. A área de Engenheiro de Software é responsável pela entrega de produtos aumentados por IA. Esta função é a área de Cientista de Dados, e é responsável pela pergunta e pelo método.
Uma pergunta define o limite: quando o resultado está errado, de quem é o problema? "O método foi inadequado, ou a pergunta foi a errada" é seu. "O sistema fez a coisa errada com um método apropriado" é do Engenheiro de IA.
Não é exatamente o seu perfil? Confira nossas outras vagas:
- Se você constrói os pipelines e a camada de recuperação em que os modelos dependem — Engenheiro de Dados
- Se você é responsável por como um sistema de IA se comporta em produção — Engenheiro de IA
- Se você entrega software de produto com agentes em sua cadeia de ferramentas — Engenheiro de Software Aumentado por IA
- Se você fez tudo acima e respondeu diretamente ao cliente — Engenheiro de Implantação Avançada
Como trabalhamos
Nossos engenheiros constroem com IA todos os dias. Claude Code, Codex e ferramentas semelhantes fazem parte da cadeia de ferramentas padrão aqui, não um experimento. Executamos uma auditoria automatizada em todo o código-fonte no primeiro dia e todos os dias depois, avaliando segurança, custo e descobertas de arquitetura por gravidade com o arquivo e linha exatos, para que uma pequena equipe possa se mover rapidamente sem que a qualidade se degrade. Permanecemos neutros em relação a fornecedores entre OpenAI, Anthropic e modelos de peso aberto, e executamos o Valkyrie, nossa própria camada de produção, quando uma interface única para qualquer modelo é a chamada certa.
O que você construirá
- A pergunta. Traduzir uma decisão de negócios em algo mensurável: o que contaria como sucesso, o que o baseline já alcança e como seria uma melhoria útil sobre ele.
- Método e modelo. Métodos supervisionados e não supervisionados, deep learning com CNNs e Transformers em PyTorch, e o julgamento para escolher entre eles, incluindo os casos em que um modelo mais simples ou nenhum modelo é a resposta certa.
- Ajuste fino e adaptação. Adaptar modelos pré-treinados e de peso aberto com LoRA, QLoRA ou PEFT, e uma visão clara de quando o ajuste fino é a resposta errada.
- Design de medição e experimentação. Baselines, holdouts, avaliação offline e online, e relatórios honestos de incerteza. Se você diz que o modelo é melhor, você deve ser capaz de dizer melhor do que o quê, por quanto, e quão certo você está.
- Análise de erros e entrega. Distinguir um problema de dados, um problema de rótulo, um problema de método e um problema de enquadramento, e entregar o modelo embalado, documentado e com a métrica que define se ele ainda está funcionando.
- Trabalhar dentro do ambiente do cliente. Seus repositórios, suas reuniões diárias, às vezes suas chamadas de clientes. A Azumo é certificada SOC 2, o código do cliente permanece nos repositórios do cliente, e alguns contratos carregam requisitos adicionais como HIPAA.
Sobre a Azumo
A Azumo é uma empresa de desenvolvimento de software sediada em São Francisco que constrói aplicações inteligentes desde 2016. Fornecemos equipes de engenharia de IA nearshore para organizações que precisam de IA em produção mais rápido do que podem contratar: como uma equipe de engenharia embarcada, como aumento de pessoal de IA ao lado de uma equipe existente, ou como uma construção completa de projeto. Nossos engenheiros trabalham na América Latina, alinhados aos fusos horários dos Estados Unidos, e entregaram para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth e CENTEGIX.
Contratamos por senioridade e testamos antes que alguém se junte a uma equipe de cliente. Apoiamos os engenheiros a se aprofundarem no stack moderno de IA, e devolvemos tempo para trabalho de código aberto, ensino comunitário e filantropia.
Candidate-se em azumo.com/join-our-team ou escreva para nós em people@azumo.com.
Requisitos mínimos
Qualificações básicas
- 5+ anos construindo e validando modelos contra decisões reais, com Python como sua linguagem principal, mais os fundamentos de engenharia que a acompanham: testes, revisão de código, Git, contêineres e controle de versão para dados e experimentos.
- Profundidade em machine learning e deep learning: métodos supervisionados e não supervisionados, CNNs e Transformers, com experiência prática em PyTorch ou um framework equivalente, incluindo treinamento, módulos personalizados e otimização.
- Comando especialista de pandas, NumPy e scikit-learn.
- Forte base em estatística e design experimental: baselines, holdouts, significância e a capacidade de afirmar o quão confiante você está e por quê.
- Ajuste fino ou adaptação de modelos pré-treinados, e uma visão clara de quando o ajuste fino é a resposta errada.
- Análise de erros como disciplina. Você pode separar um problema de dados de um problema de rótulo, um problema de método e um problema de enquadramento, em vez de recorrer a um modelo maior.
- Experiência em nuvem com AWS, GCP ou Azure e seus serviços de IA como Amazon SageMaker, Google Vertex AI ou Azure Machine Learning.
- Uso ativo de ferramentas de codificação assistidas por IA como Claude Code, Cursor ou GitHub Copilot em trabalho de entrega real.
- Inglês escrito e falado claro, C1 ou superior, e a confiança para explicar uma troca técnica diretamente a um cliente.
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou área relacionada, ou experiência profissional equivalente.
Qualificações preferenciais
- Avaliação de sistemas LLM: design de conjunto de testes, modelo-como-juiz ou pontuação equivalente, e seleção de benchmark que você possa defender.
- Ajuste fino e adaptação de peso aberto em profundidade: LoRA, QLoRA, PEFT, e as compensações de custo e latência envolvidas.
- Trabalho multimodal cobrindo visão, fala ou compreensão de documentos ao lado de texto.
- Inferência causal, modelagem de uplift ou previsão em escala.
- Rastreamento de experimentos e ferramentas de MLOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow ou similar.
- Entrega sob um regime de conformidade como SOC 2 ou HIPAA.
- Contribuições para bibliotecas de IA de código aberto, pesquisa publicada ou escrita técnica, ou participação ativa na comunidade de IA.
- Férias remuneradas (PTO)
- Feriados dos EUA
- Treinamento em IA
- Desenvolvimento de carreira mentorado
- Participação nos lucros
- Remuneração em US$
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