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SOVOS COMPLIANCE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS LTDA.

Brasília, DF, Brasil

Estágio em Machine Learning

Híbridointernship

LOCALIZAÇÃO

Brasília, DF, Brasil

MODELO

Híbrido

Descricao da vaga

PcDs são sempre bem-vindas.

Buscamos um(a) Estagiário(a) de Machine Learning para atuar no apoio ao desenvolvimento de soluções baseadas em dados e modelos preditivos. A pessoa terá a oportunidade de aprender e contribuir com projetos reais, trabalhando em conjunto com profissionais mais experientes em um ambiente colaborativo e orientado ao aprendizado.

Responsabilidades e atribuicoes

Apoiar a coleta, tratamento, limpeza e preparação de dados para análises e modelos de Machine Learning;
Auxiliar no desenvolvimento, treinamento, validação e monitoramento de modelos preditivos;
Participar da construção de pipelines de dados e fluxos de processamento para projetos de IA;
Realizar análises exploratórias de dados para identificação de padrões, tendências e oportunidades de melhoria;
Colaborar na documentação de experimentos, resultados e processos relacionados aos projetos;
Apoiar a implementação e testes de modelos em ambientes de desenvolvimento e produção;
Trabalhar em conjunto com equipes de Engenharia de Software, Dados e IA para desenvolvimento de soluções de negócio;
Acompanhar pesquisas, estudos e experimentações envolvendo Machine Learning, IA Generativa e LLMs;
Participar de cerimônias ágeis e reuniões técnicas do time.

Requisitos

Graduação em andamento em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
Conhecimento básico de programação em Python;
Conhecimento básico de estruturas de dados e algoritmos;
Familiaridade com análise e manipulação de dados utilizando bibliotecas como Pandas e NumPy;
Noções básicas de estatística e probabilidade;
Interesse em Machine Learning, Inteligência Artificial e análise de dados;
Conhecimento básico em versionamento de código com Git.

Diferenciais

Conhecimento básico em bibliotecas de Machine Learning, como Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch;
Experiência acadêmica ou pessoal em projetos de ciência de dados ou IA;
Familiaridade com SQL e bancos de dados;
Conhecimento básico em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
Interesse em IA Generativa, LLMs e desenvolvimento de agentes inteligentes;
Participação em projetos de pesquisa, competições ou iniciativas acadêmicas relacionadas à área.