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Título

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Engenheiro de Explicabilidade de IA

Descrição

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Estamos à procura de um Engenheiro de Explicabilidade de IA altamente qualificado para se juntar à nossa equipe. Neste papel, você será responsável por desenvolver e implementar técnicas que tornem os modelos de inteligência artificial mais interpretáveis e transparentes. Trabalhando em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de machine learning e especialistas em ética da IA, você ajudará a garantir que os sistemas de IA sejam compreensíveis para usuários finais, reguladores e outras partes interessadas. A explicabilidade da IA é um campo emergente e crucial para a adoção responsável da inteligência artificial. Como Engenheiro de Explicabilidade de IA, você desenvolverá métodos para analisar e visualizar o funcionamento interno de modelos complexos, garantindo que as decisões tomadas por esses sistemas possam ser justificadas e auditadas. Além disso, você ajudará a criar frameworks e ferramentas que permitam a interpretação de modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina tradicional. Suas responsabilidades incluirão a pesquisa e implementação de técnicas de explicabilidade, como métodos baseados em importância de características, decomposição de modelos e análise de impacto de variáveis. Você também colaborará com equipes de conformidade e regulamentação para garantir que os modelos de IA atendam aos requisitos legais e éticos. Além disso, você trabalhará na criação de relatórios e dashboards que apresentem explicações claras e acessíveis sobre o funcionamento dos modelos. Para ter sucesso nesta função, você deve ter um forte conhecimento em aprendizado de máquina, estatística e ciência de dados, além de experiência prática com frameworks de IA explicável, como LIME, SHAP e interpretML. Habilidades em programação, especialmente em Python, e experiência com bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são essenciais. Além disso, é importante ter uma mentalidade analítica e habilidades de comunicação para traduzir conceitos técnicos em explicações compreensíveis para diferentes públicos. Se você é apaixonado por tornar a inteligência artificial mais transparente e compreensível, e deseja trabalhar em um ambiente inovador e dinâmico, esta é a oportunidade ideal para você. Junte-se a nós e ajude a moldar o futuro da IA explicável!

Responsabilidades

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  • Desenvolver e implementar técnicas para tornar modelos de IA mais interpretáveis.
  • Colaborar com cientistas de dados e engenheiros de machine learning para melhorar a transparência dos modelos.
  • Criar ferramentas e frameworks para explicabilidade de IA.
  • Analisar e visualizar o funcionamento interno de modelos de aprendizado de máquina.
  • Garantir que os modelos de IA atendam a requisitos regulatórios e éticos.
  • Desenvolver relatórios e dashboards para apresentar explicações claras sobre os modelos.
  • Pesquisar e aplicar novas abordagens para explicabilidade de IA.
  • Apoiar a equipe na comunicação de insights técnicos para públicos não técnicos.

Requisitos

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  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou área relacionada.
  • Experiência com aprendizado de máquina e inteligência artificial.
  • Conhecimento em frameworks de explicabilidade de IA, como LIME, SHAP e interpretML.
  • Habilidades avançadas em programação, especialmente em Python.
  • Experiência com bibliotecas de machine learning, como TensorFlow e PyTorch.
  • Familiaridade com estatística e análise de dados.
  • Capacidade de traduzir conceitos técnicos em explicações compreensíveis.
  • Experiência com regulamentações e ética em IA é um diferencial.

Perguntas potenciais de entrevista

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  • Você pode explicar um projeto anterior onde trabalhou com explicabilidade de IA?
  • Quais técnicas você utilizaria para tornar um modelo de deep learning mais interpretável?
  • Como você lidaria com um modelo de IA que toma decisões enviesadas?
  • Quais ferramentas e frameworks você já utilizou para explicabilidade de IA?
  • Como você explicaria um modelo de machine learning para um público não técnico?
  • Qual é a importância da explicabilidade de IA na regulamentação e conformidade?
  • Você já trabalhou com visualização de dados para explicabilidade de modelos?
  • Como você se mantém atualizado sobre as novas tendências em IA explicável?