Ai Researcher | Remoto
nstech
Remoto
BR
IA
Score da Vaga
100 pontos
Modelo remoto (+90)
IA (+10)
A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas.
A nstech está estruturando sua área de IA para levar essa escala para dentro dos produtos e da operação: agentes e modelos que resolvem problemas reais de quem move carga, com valor medido. São quatro times — adoção de IA nas áreas de negócio, plataforma de agentes e modelos, IA nos produtos e pesquisa aplicada — num momento em que há muito a construir.
Buscamos uma pessoa AI Researcher para o AI Lab, o time de pesquisa aplicada da área de IA, que reporta direto ao Diretor de IA. A principal linha de pesquisa é um modelo de linguagem especializado em logística, treinado sobre o corpus proprietário da companhia — documento fiscal, viagem, ocorrência de risco, comunicação de operação — numa escala que poucas empresas no mundo têm.
A pergunta é concreta: um modelo pequeno e especializado consegue igualar um modelo de fronteira na tarefa que mais importa para a nstech, por uma fração do custo por execução? Você monta o inventário do corpus, desenha e custeia a receita de post-training, roda a prova de conceito numa tarefa de alto volume, medida contra modelo de fronteira, e recomenda o próximo passo com base no resultado. No caminho, publica o primeiro benchmark da nstech, a régua com que a companhia passa a escolher modelo.
É pesquisa aplicada em ciclo curto: hipótese, experimento, medição e decisão.
Por que esta vaga
- Um corpus que não está em nenhum dataset público, e a chance de transformá-lo em modelo
- Pesquisa com efeito direto em produto e em custo, não em relatório
- Liberdade de método, com o critério de sucesso combinado antes do experimento
- Contato direto com a liderança da área e com o time que coloca modelo em produção
Responsabilidades e atribuições:
- Levantar o inventário do corpus de dados da companhia, com parecer sobre o que pode ser usado para treinamento
- Documentar e custear a receita de post-training — dados, método, GPU-hora e prazo
- Rodar a prova de conceito do modelo especializado numa tarefa de alto volume, medida contra modelo de fronteira em qualidade, latência e custo
- Recomendar o próximo passo do modelo a partir do resultado, contra critério declarado antes do experimento
- Publicar a primeira versão do Benchmark nstech e mantê-la utilizável pela plataforma de agentes
- Acompanhar a literatura e o mercado de modelos, trazendo o que muda as decisões da companhia
- Trabalhar com o time de plataforma na integração entre benchmark, gestão de modelos e agentes
Requisitos obrigatórios
- Experiência em pesquisa aplicada com modelos de linguagem: fine-tuning, post-training ou adaptação de domínio, com resultado medido
- Domínio prático de PyTorch e do ecossistema de treinamento (Hugging Face, LoRA/QLoRA, quantização, serving de modelo aberto)
- Metodologia de avaliação: construção de benchmark, conjunto dourado, medição contra baseline e leitura honesta de resultado
- Python e/ou Node em nível profissional, com prática de teste, revisão e CI/CD
- Trabalho com dado em larga escala
- Capacidade de planejar e custear experimento — GPU-hora, prazo, critério de parada
- Clareza para escrever o que encontrou, inclusive quando o achado é que não vale seguir
- Uso crítico e cotidiano de ferramentas de IA no próprio trabalho
Desejáveis
- Curadoria e preparação de corpus, incluindo deduplicação, filtragem e avaliação de qualidade
- Treinamento distribuído e otimização de custo em GPU
- Publicação acadêmica, contribuição open source ou modelos publicados
- Databricks, Spark ou stack equivalente de processamento
- Inglês para leitura e produção técnica
Diferenciais
- Modelos de domínio específico levados a produção
- Dado textual estruturado de natureza fiscal, jurídica ou operacional
- Logística, transporte ou seguros
- Avaliação de risco e viés em modelos generativos
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Sobre a área de Inteligência Artificial
A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.
As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.
Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.
Conheça Outras Áreas
Entenda melhor o escopo de atuação, habilidades necessárias e ferramentas utilizadas em diferentes áreas de carreira.
Sobre a área de Infraestrutura e DevOps
Infraestrutura e DevOps são responsáveis por criar, manter e otimizar ambientes de TI que suportam aplicações em escala. Essa área é fundamental para a confiabilidade e performance de sistemas.
As principais tecnologias incluem AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins) e monitoramento (Datadog, Grafana, Prometheus).
Engenheiros de DevOps e SREs são profissionais muito requisitados, com salários entre os mais altos do setor de tecnologia.
Sobre a área de Product Manager
O Product Manager (PM) é o profissional responsável por definir a estratégia, visão e roadmap de um produto digital. Ele atua na interseção entre tecnologia, negócios e experiência do usuário (UX), liderando a descoberta (product discovery) e a entrega (delivery) de soluções que resolvem problemas reais de forma viável para a empresa.
As principais habilidades incluem discovery de produto, análise de dados e métricas (AARRR, NPS, LTV), pesquisa com usuários, estratégia de go-to-market, roadmapping, priorização estratégica e liderança por influência. Ferramentas como Amplitude, Mixpanel, Hotjar, Jira e Notion são fundamentais.
Product Managers desempenham um papel central no crescimento de startups, scale-ups e grandes empresas de tecnologia, tendo oportunidades de evolução para Product Leader, Head de Produto e Chief Product Officer (CPO).
Sobre a área de Cloud Solutions
A área de Cloud Solutions é responsável por projetar, implementar e gerenciar infraestrutura e serviços em nuvem (AWS, Azure, GCP) para empresas. Profissionais de cloud arquitetam soluções escaláveis, seguras e otimizadas em custo, desde migrações de data centers até arquiteturas serverless e multi-cloud.
As principais habilidades incluem IaC (Terraform, CloudFormation), containers (Docker, Kubernetes), serverless (Lambda, Cloud Functions), bancos de dados gerenciados (RDS, DynamoDB, BigQuery), redes cloud (VPC, CDN, load balancer) e segurança (IAM, WAF, KMS). Conhecimento de FinOps, cloud governance e certificações AWS/Azure/GCP é diferencial.
Profissionais de Cloud Solutions em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam arquiteturas multi-cloud, FinOps e conseguem otimizar custos enquanto mantêm performance e segurança. A área oferece oportunidades desde cloud engineer até cloud solutions architect, head of cloud e chief cloud architect.
Sobre a área de Relações Públicas
A área de Relações Públicas (RP) é focada na gestão da reputação, imagem e comunicação de uma organização com seus diversos públicos de interesse (como clientes, investidores, colaboradores, mídia e comunidade). Profissionais de RP desenvolvem estratégias de comunicação corporativa, gerenciam o relacionamento com a imprensa (assessoria de imprensa), organizam eventos institucionais e atuam na prevenção e gestão de crises de imagem.
Sobre a área de Content Writer
O Content Writer é o profissional responsável por criar conteúdo escrito de qualidade para sites, blogs, redes sociais e outras plataformas digitais. Ele combina habilidades de escrita com estratégia de conteúdo e SEO para atrair, engajar e converter audiências.
As principais habilidades incluem criação de conteúdo para blogs, landing pages, newsletters e redes sociais, pesquisa de palavras-chave, estratégia de conteúdo, calendário editorial e SEO writing. Conhecimento de WordPress, Surfer SEO, Ahrefs e ferramentas de analytics é diferencial.
Content Writers em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que conseguem criar conteúdo técnico acessível, evergreen content e conteúdo que gera tráfego orgânico. A área oferece oportunidades desde content writer júnior até head of content, com foco em qualidade, estratégia e performance de conteúdo.
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