Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (IA/Aplicações) | Híbrido

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para atuar no desenvolvimento e na evolução de soluções de IA, transformando dados em modelos e sistemas capazes de resolver desafios complexos e apoiar processos do negócio.

Responsabilidades

• Arquitetar, desenvolver e integrar soluções de software voltadas ao ciclo de vida de modelos de machine learning (desenvolvimento, deploy e manutenção)
• Construir e sustentar pipelines de dados e mecanismos de monitoramento em ambientes de computação distribuída
• Definir protocolos de coleta, analisar fontes de dados e conduzir etapas de desenvolvimento, treino e avaliação de modelos
• Criar visualizações para apoiar o entendimento de dados e o desempenho dos modelos
• Estabelecer e otimizar processos escaláveis para operações em larga escala e melhoria contínua de produtos de ML
• Atuar em conjunto com times de negócio e analytics para traduzir necessidades de dados em soluções técnicas com fundamentos de machine learning
• Colaborar com DevOps para integrar modelos em sistemas de produção e automatizar rotinas de implantação
• Validar, comunicar e acompanhar a entrega de requisitos para soluções de IA/ML, garantindo performance e qualidade
• Contribuir com pesquisas e iniciativas de inovação em inteligência artificial e aplicações de ML
• Manter-se atualizado(a) com avanços em machine learning e tecnologias relacionadas

Requisitos

• Formação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas, ou experiência equivalente
• Experiência profissional típica de 7 a 10 anos em programação, machine learning, algoritmos e métodos estatísticos
• Conhecimento sólido em engenharia de software e desenvolvimento orientado a dados
• Experiência com frameworks e bibliotecas de ML (ex.: Python, PyTorch e/ou TensorFlow, scikit-learn)
• Vivência com processamento e dados em larga escala (ex.: Apache Spark e conceitos de big data)
• Experiência com cloud e serviços (ex.: AWS e/ou Azure)
• Familiaridade com técnicas de deep learning e, quando aplicável, processamento de linguagem natural (NLP)

Beneficios

• Atuação em projetos de impacto com soluções avançadas de IA
• Ambiente colaborativo com times de negócio, analytics e engenharia
• Oportunidade de evolução técnica e participação em iniciativas de pesquisa