Introdução
O IBM Research assume a responsabilidade pela tecnologia e seu papel na sociedade. Trabalhar no IBM Research significa que você se juntará a uma equipe que inventa o que está por vir na computação, sempre escolhendo o trabalho grande, urgente e inovador que perdura e molda gerações. Nossa paixão pela descoberta e o entusiasmo em definir o futuro da tecnologia é o que constrói nossa forte cultura em torno da solução de problemas para os clientes e da percepção do impacto que você pode causar no mundo real.
O cenário de produtos e tecnologia da IBM inclui Pesquisa, Software e Infraestrutura. Ao entrar nesse domínio, você se posiciona no coração da IBM, onde o crescimento e a inovação prosperam.
Seu papel e responsabilidades
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Você desempenhará um papel crucial no aprimoramento de nossa infraestrutura de aprendizado de máquina. O candidato ideal terá uma base sólida em práticas e ferramentas de DevOps, permitindo integração e implantação perfeitas de modelos de aprendizado de máquina. Você será responsável por automatizar fluxos de trabalho, gerenciar pipelines de CI/CD e garantir a confiabilidade e escalabilidade de nossos aplicativos de ML.
Além de suas habilidades de DevOps, você deve possuir um forte entendimento de conceitos de aprendizado de máquina, incluindo técnicas de inferência e benchmarking de IA. Você colaborará de perto com pesquisadores e engenheiros de IA para otimizar o desempenho do teste de modelo e agilizar os processos de implantação. Se você é apaixonado por preencher a lacuna entre desenvolvimento e operações no campo de IA em rápida evolução, adoraríamos ouvir de você.
Todas as vagas são elegíveis para pessoas com deficiência ou reabilitadas.
Profissional Requerido e Conhecimento Técnico
Habilidades necessárias:
1-Especialização em DevOps
Proficiência em ferramentas de CI/CD (por exemplo, Jenkins, GitLab CI)
Experiência com conteinerização (Docker, Podman, Kubernetes)
2-Conhecimento em Machine Learning
Familiaridade com frameworks de machine learning (por exemplo, TensorFlow, PyTorch)
Experiência com inferência de IA e implantação de modelos LLM
3-Scripting e programação
Proficiência em linguagens de script (por exemplo, Python, Bash)
Experiência com pelo menos uma linguagem de programação (por exemplo, Java, Go, C++)
4-Controle de versão
Proficiência em Git e GitHub para controle de versão e colaboração
5-Inglês Fluente.
Profissional Preferencial e Conhecimento Técnico
Habilidades Preferenciais:
1-Especialização em LLM (Large Language Model)
Entendimento de arquiteturas LLM (por exemplo, GPT, BERT) e suas aplicações
Experiência em ajuste fino e implantação de LLMs em produção
2-Arquitetura OpenShift
Entendimento de componentes OpenShift (por exemplo, nós, pods, serviços, rotas)
3-Conhecimento em Kubernetes
Familiaridade com conceitos e APIs do Kubernetes, já que o OpenShift é construído no Kubernetes
4-Monitoramento e registro
Familiaridade com ferramentas de monitoramento (por exemplo, Prometheus, Grafana) e sistemas de registro (por exemplo, ELK Stack)
5-Ferramentas de colaboração
Experiência com metodologias e ferramentas ágeis (por exemplo, Jira, Trello)
6-Habilidades interpessoais
Fortes habilidades de comunicação e trabalho em equipe
Mentalidade de resolução de problemas com atenção aos detalhes