BackEnd de Responsa! Bolsa TT4 Fapesp
Se você prioriza o desenvolvimento de soluções elásticas e ágeis que impactam positivamente na experiência dos clientes, suas habilidades são essenciais para nos ajudar a acelerar a evolução digital da LatAm de forma inteligente. Junte-se a nós!
Venha quebrar as barreiras da conexão entre contratantes e provedoras de serviços de TI com a Match<IT>. Nossos algoritmos geram os melhores matches entre as equipes técnicas ideais para cada desafio de tecnologia, gerando melhores negócios para pequenas e médias empresas de TI e acelerando a transformação digital no Brasil. Queremos contar com seu conhecimento para evoluir nossas práticas de Machine Learning tornando nossos matches melhores a cada dia.
Posição: BACK / Dados (BOLSA TT4 FAPESP)
Perfil: Você acredita em relações de confiança, com ética e responsabilidade. Você faz acontecer, sonha grande e tem foco em resultados. Seu mindset é colaborativo, e trabalha muito bem em ambientes ágeis. É uma pessoa organizada, energizada, e sabe bem como trabalhar em equipe.
Habilidades e Experiência:
- Graduação completa, com formação em ciências da computação, engenharia de software ou áreas afins.
- 2 anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI.
- Interesse em projetos da linha de pesquisa em Inteligência Computacional / Aprendizado de Máquina e modelos estatísticos.
- Conhecimento e experiência em Serverless Computing, Node.JS, JavaScript, banco de dados Postgresql, MongoDB, e computação em nuvem (AWS).
Diferenciais:
- Experiência: Conhecimento e prática em React, React Native.
- #Diversidade: Pessoas da comunidade preta e/ou LGBTQIA+ são preferidas.
Escopo:
- Pesquisa e implementação de modelos baseados em análise de sentimentos: Envolve o treinamento, transferência de aprendizado, validação e teste dos modelos para sumarização de texto e análise de sentimentos, em conjunto com atividades de pesquisa desenvolvidas em nível de mestrado de pesquisadores ligados ao projeto. Tem como desafio aplicar essas pesquisas em um problema concreto.
- Exploração de modelos de embedding e vetorização alternativos: Trata-se de uma atividade de cunho exploratório, que prevê a investigação de modelos alternativos de representação de texto, que serão integrados, em caso de sucesso, ao Match Engine. Os principais desafios são os inerentes a pesquisa exploratória.
- Assegurar a escalabilidade do modelo de dados: A atividade consiste em garantir a escalabilidade do modelo de dados do projeto, levando em conta o seu estado atual, as projeções de crescimento da base de usuários, e os potenciais impactos dos desenvolvimentos previstos nas demais atividades do cronograma, como o tratamento dos dados de chats e provisão para o registro e tratamento das interações advindas da implementação de aspectos de redes sociais. Tem como principal desafio balancear performance com captação de um volume de dados adequado.
- Gestão e otimização da base de dados: Consiste, como uma continuação direta da atividade anterior, em garantir a persistência contínua dos dados do banco de dados, potencialmente remodelado, garantindo a integração com todos os módulos mesmo com a evolução do sistema em suas diferentes frentes de pesquisa. Esta tarefa inclui a identificação acurada – e nisso consiste seu maior desafio – e tratamento adequado dos dados coletados.
Modelo de contratação:
- Atuação em home office / híbrido 40h semanais (sede da empresa no Parque Tecnológico da Unicamp, em Campinas – SP).
- Bolsa Fapesp TT4 com possibilidade de renovação ou contratação.
- Remuneração fixa de R$ 3.810,40.
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