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Match Profiler

Machine Learning Engineer (m/f) – Hibrido (Lisboa)

Match Profiler
Portugal · Full-time · Entry

Descrição da Empresa

Somos uma Consultora com competências multidisciplinares dotada de um portfólio que abrange diversas áreas, como Financeira, Telecomunicações, Automóvel. Desenvolvemos Produtos e Projectos. Estamos presentes em empresas de referência Nacionais e Internacionais. A nossa combinação única de soluções tecnológicas, metodologias e os nossos recursos humanos qualificam a entrega aos nossos clientes.

Descrição da Função

A Match Profiler é uma consultora de Sistemas de Informação que atua desde 1999 no mercado nacional e internacional. Temos competências multidisciplinares e know-how na área de IT que nos permite contribuir, otimizar e progredir com os nossos clientes. Para integrar equipa do nosso cliente estamos de momento a recrutar profissionais com o seguinte perfil: Machine Learning Engineer (m/f) – Hibrido (Lisboa) O que precisas de ter: Hard skills

  • Até 5 anos de experiência no role para o serviço a contratualizar
  • Licenciatura em Engenharia de Software ou Engenharia informática ou similar
  • Conhecimentos do mercado Energy & Utilities e RGPD (valorizado);
  • Capacidade de trabalho em ambiente colaborativo e com equipas globais
  • Capacidade de análise crítica e focada em resolução de problemas
  • Conhecimentos da metodologia Agile, ferramenta JIRA e Confluence (valorizados)
  • Compromisso de qualidade de entregas
  • Conhecimento de idiomas (escrito e oral): inglês (obrigatório), português (valorizado), espanhol (valorizado)
  • Conhecimento técnico em SQL, Python ou Scala e pacotes de Machine learning relacionados
  • Conhecimento técnico em Spark em Python ou Scala, nomeadamente RDD e Dataset APIs
  • Conhecimento na concepção de fluxos de treino e calibração de modelos (ML pipelines) incluindo ambientes de package, infraestrutura, perfilagem de dados durante o treino e verificação da manutenção da sua distribuição (profile checking)
  • Conhecimento geral dos princípios de elasticidade da infraestrutura, reprodutibilidade e rastreabilidade nos ML pipelines, regras de acesso a datasets nesses ML pipelines, monitorização de Inference pipelines
  • Conhecimento na concepção de fluxos de inferência, nomeadamente batch inference e online inference
  • Conhecimento na concepção de CI/CD pipelines para Analytics com MLOps
  • Conhecimento na concepção de esquemas de monitorização de modelos durante a fase de inferência, nomeadamente data drift (online) e model drift (em offline)
  • Conhecimentos gerais de Feature Engineering e técnicas de Machine learning
  • Código/snippets SQL, Python ou Scala, Spark (RDD e Dataset), Feature Engineering e Machine Learning
  • ML pipelines incluindo configurações de ambientes de package, perfilagem de dados durante o treino e verificação da manutenção da sua distribuição (profile checking)
  • Inference pipelines, nomeadamente batch inference e online inference
  • CI/CD pipelines para Anaytics com MLOps
  • Configurações de acesso a datasets através de ML pipelines
  • Esquema de monitorização de Inference pipelines, nomeadamente data drift (online) e model drift (em offline) Soft skills
  • Boa comunicação
  • Espírito de equipa
  • Proactividade
  • Gestão de tempo O que nós podemos proporcionar:
  • Acompanhamento personalizado por parte da tua equipa
  • O teu manager vai estar atento às tuas motivações e sugestões
  • As vitórias e conquistas serão festejadas em conjunto
  • Acompanhamento da nossa equipa de Recursos Humanos e Suporte
  • Feedback constante do teu trabalho
  • Uma rede de centenas de parcerias com empresas de inúmeros setores que te oferecem descontos exclusivos (saúde, bem-estar, viagens, gastronomia, cultura, lazer, formação, etc)
  • E como é óbvio bastantes eventos e convívios Localização
  • Lisboa, Portugal

Key Skills

Ranked by relevance

python scala machine learning spark cicd sql confluence jira
Login to Apply
Posted
Dec 27, 2024
Type
Full-time
Level
Entry
Location
Lisbon

Industries

Software Development

Categories

Engineering Information Technology

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