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Profissionais de IA, machine learning e MLOps

Perfis para levar modelos do experimento à produção — e mantê-los funcionando depois disso.

Do notebook à produção

A maior parte da dificuldade em projetos de IA não está em treinar um modelo, e sim em colocá-lo em produção, monitorar a qualidade ao longo do tempo e lidar com a degradação quando os dados mudam.

Por isso a distinção entre pesquisa e engenharia importa na hora de contratar: são perfis com formação, rotina e critérios de avaliação diferentes.

Perfis que recrutamos

  • Machine learning engineer: modelos em produção, com métricas e versionamento
  • MLOps: infraestrutura, pipeline de treino e monitoramento de modelo
  • Engenharia de LLM: RAG, avaliação de qualidade, controle de custo e latência
  • Data scientist: modelagem estatística e experimentação

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