Startup-Jobs

Análise de dados de uso real (saída de LLMs e agentes) Avaliação de prompts, cadeias, sistemas de recuperação Desenvolvimento de estruturados Feedsistemas de apoio para melhorar as saídas de IA Design de fluxos de trabalho de dados para treinamento, controle de qualidade, monitoramento Visualização e comunicação de resultados para tecnologia e Team

Análise de dados de uso real (saída de LLMs e agentes) Avaliação de prompts, cadeias, sistemas de recuperação Desenvolvimento de estruturados Feedsistemas de apoio para melhorar as saídas de IA Design de fluxos de trabalho de dados para treinamento, controle de qualidade, monitoramento Visualização e comunicação de resultados para tecnologia e Team

• Projetar e desenvolver modelos de IA/ML para análise da saúde do solo, monitoramento de safras, previsão do tempo e otimização de recursos. • Trabalhar com grandes conjuntos de dados, incluindo dados geoespaciais, de IoT, de satélite e históricos agrícolas. • Implementar e otimizar análises preditivas e prescritivas para dar suporte à tomada de decisões na agricultura. • Pré-processar, limpar e analisar dados agrícolas estruturados e não estruturados. • Desenvolver e manter pipelines de dados para processamento em lote e em tempo real. • Trabalhar com armazenamento de dados baseado em nuvem, ETL e estruturas de processamento de big data. • Treinar, avaliar e ajustar modelos para precisão, escalabilidade e eficiência. • Implantar modelos na produção usando as melhores práticas de MLOps. • Colaborar com engenheiros de software para integrar insights baseados em IA em aplicativos móveis e da web. • Experimentar tecnologias de aprendizado profundo, visão computacional e sensoriamento remoto para avaliação da saúde das safras. • Otimizar algoritmos para inferência de baixa latência e tomada de decisão em tempo real.

Visão técnica e estratégia: Desenvolver a direção técnica e arquitetura de longo prazo do produto. Desenvolvimento de MVP: Construindo e implementando o Produto Mínimo Viável (MVP) com foco em modelos e infraestrutura de IA. Teamconstrução: recrutar e liderar Teams de desenvolvedores e cientistas de dados. Estratégia de dados e desenvolvimento de modelos: Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e estratégias de dados para otimização de produtos. Teste e Iteração: Garantindo a melhoria contínua do MVP com base nos usuáriosfeedcostas.

**1. Configuração e planejamento inicial • Definir visão técnica: desenvolver uma visão técnica clara que se alinhe com as metas de negócios e o roteiro do produto. • Arquitetar o sistema: projetar a arquitetura geral da plataforma, incluindo front-end, back-end, banco de dados e infraestrutura. • Seleção de pilha de tecnologia: escolher as tecnologias e ferramentas apropriadas para desenvolvimento, incluindo linguagens de programação, estruturas e bancos de dados. 2. Desenvolvimento e implementação • Construir infraestrutura central: configurar a infraestrutura fundamental, incluindo servidores, bancos de dados e serviços em nuvem. • Desenvolver front-end: criar interfaces de usuário usando tecnologias como React ou Vue.js, garantindo uma experiência responsiva e envolvente. • Desenvolver back-end: implementar lógica do lado do servidor usando Node.js ou outras estruturas relevantes, lidando com processamento de dados, autenticação de usuário e integrações de API. • Integrar IA e ML: desenvolver e integrar algoritmos de IA para analisar métricas de mídia social, dados de vendas e outras entradas para avaliação em tempo real. 3. Descentralização e segurança • Implementar blockchain: desenvolver e implantar soluções de blockchain para garantir operações descentralizadas e transparência. • Contratos inteligentes: crie e teste contratos inteligentes para lidar com transações e negociação de ações. • Medidas de segurança cibernética: estabeleça protocolos de segurança robustos para proteger dados e transações, incluindo criptografia e auditorias de segurança regulares. 4. Gerenciamento e análise de dados • Criação de pipeline de dados: crie pipelines de dados para lidar e processar dados em tempo real de várias fontes. • Análise e relatórios: desenvolva ferramentas e painéis para monitorar o desempenho da plataforma, o engajamento do usuário e as métricas financeiras. • Treinamento de IA: treine e refine continuamente os modelos de IA com base em novos dados para melhorar a precisão e a confiabilidade. 5. Testes e garantia de qualidade • Realizar testes: execute testes de unidade, testes de integração e testes de ponta a ponta para garantir que a plataforma funcione conforme o esperado. • Depurar e otimizar: identifique e corrija bugs, otimize o desempenho e garanta alta disponibilidade e escalabilidade. 6. Implantação e manutenção • Implantar a plataforma: inicie a plataforma em servidores de produção, garantindo uma implementação tranquila e tempo de inatividade mínimo. • Monitorar operações: configure ferramentas de monitoramento para rastrear o desempenho do sistema, a atividade do usuário e possíveis problemas. • Manter e atualizar: Atualizar regularmente a plataforma com novos recursos, melhorias e patches de segurança. 7. Colaboração e liderança • Liderar a equipe técnica Team: Recrutar, orientar e gerenciar um team de desenvolvedores, engenheiros e cientistas de dados. • Coordenação multifuncional: trabalhe em estreita colaboração com cofundadores não técnicos, particularmente em marketing e desenvolvimento de negócios, para alinhar a tecnologia com os objetivos de negócios. • Relações com investidores: comunique o progresso técnico e os desafios aos investidores e partes interessadas e gerencie os aspectos técnicos das propostas de financiamento. 8. Planejamento estratégico e de longo prazo • Planejamento de escalabilidade: desenvolva estratégias para dimensionar a plataforma conforme a base de usuários e o volume de dados crescem. • Inovação e tendências: mantenha-se informado sobre tecnologias emergentes e tendências do setor para garantir que a plataforma permaneça competitiva e de ponta. • Usuário Feedvoltar Integração: Implementar feedloops de retorno para melhorar continuamente a plataforma com base na entrada do usuário e nas demandas do mercado. 9. Gerenciamento de Riscos • Identificar Riscos: Avaliar potenciais riscos técnicos e comerciais, incluindo ameaças de segurança e problemas de escalabilidade. • Desenvolver Estratégias de Mitigação: Implementar estratégias de mitigação de risco e planos de contingência para abordar potenciais desafios. 10. Melhoria Contínua • Revisões de Desempenho: Revisar regularmente o desempenho da plataforma e a satisfação do usuário. • Desenvolvimento Iterativo: Usar metodologias ágeis para iterar recursos e melhorias com base na experiência do usuário. feednecessidades de volta e mercado. Ao lidar com essas tarefas de forma eficaz, um CTO pode garantir o desenvolvimento, lançamento e dimensionamento bem-sucedidos do Axium.io, transformando-o em uma plataforma líder nas indústrias de entretenimento e fintech.

Principais responsabilidades: • Implementar solução para implantação e hospedagem • Levar nosso produto em estágio inicial para o próximo nível e transformá-lo em um produto totalmente escalável • Construir um mercado social inovador • Colaborar em todos os aspectos do negócio para garantir a integração perfeita da tecnologia. • Apoiar a rodada de arrecadação de fundos com seus planos estratégicos de integração de IA O que estamos procurando: • Experiência anterior em full-stack em um start-up ambiente. • Familiaridade com PERN, Nginx ou tecnologias semelhantes. • Capacidade de desenvolver e implementar plataforma social/mercado. • Interesses em IA e suas aplicações. • Conhecimento em ciência de dados ou aprendizado de máquina é um ponto positivo. • Vontade de testar e aprimorar produtos com base em dados e feed• Baseado na Europa e pode viajar para Bruxelas quando necessário.