Machine Learning Engineer
IdeenBrazil16 days ago
Full-timeEngineering, Information Technology
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Estamos buscando um(a) Machine Learning Engineer para atuar em um projeto estratégico dentro de uma empresa líder em atendimentos médicos domiciliares, cuja operação combina saúde, logística e alta complexidade operacional. O(a) profi ssional será responsável por desenvolver modelos matemáticos e algoritmos avançados para previsão de demanda, otimização de capacidade, abertura de agendas e distribuição efi ciente de técnicos. O trabalho exige rigor analítico, habilidade de transformar dados em decisões práticas e a capacidade de navegar entre equipes de tecnologia, operações e planejamento. Você fará parte de um time técnico experiente, com entregas de alto impacto e contato direto com áreas chave da operação — ajudando a construir o backbone analítico que permitirá previsibilidade, escala e maior eficiência operacional.
Tarefas
Especialização: Mestrado, doutorado ou pós-graduação em áreas como Física, Matemática, Estatística, Ciência de Dados, Computação, Engenharia ou correlatas, com foco em análise de dados, IA ou ML. -
Tarefas
- Experiência em Machine Learning aplicado a problemas reais de negócio, preferencialmente envolvendo previsão de demanda, logística, saúde, ou operações em larga escala.
- Domínio de Python e ferramentas de ciência de dados (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn).
- Capacidade de construir modelos matemáticos e estatísticos robustos.
- Vivência com séries temporais, regressões e modelos supervisionados.
- Experiência com tratamento de grandes bases, cleaning e criação de features.
- Entendimento de métricas, validação temporal e avaliação de performance com rigor
- Habilidade de transformar insights técnicos em regras práticas para equipes operacionais.
- Conhecimento de SQL e manipulação efi ciente de dados.
- Familiaridade com ambientes em cloud (AWS, GCP ou Azure).
- Boa comunicação e capacidade de dialogar com times não técnicos (operações, planejamento, produto).
- Formação em instituições de referência ou pós-graduação (mestrado/doutorado) em Estatística, Engenharia, Matemática Aplicada, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
Especialização: Mestrado, doutorado ou pós-graduação em áreas como Física, Matemática, Estatística, Ciência de Dados, Computação, Engenharia ou correlatas, com foco em análise de dados, IA ou ML. -
Key Skills
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