ESTAGIÁRIO - PESQUISA - MESTRADO

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 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 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