Objective
Engenheiro(a) Machine Learning Sênior
ObjectiveBrazil14 days ago
Full-timeEngineering, Information Technology
Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios.

Se você gosta de desafios, aprendizado constante e valoriza as conexões pessoais, junte-se a nós!

# Valorizamos a diversidade e acreditamos que ela é fundamental para a inovação e entregas de valor aos nossos clientes. Todas as nossas vagas são destinadas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com a posição, venha fazer parte do nosso time!

O QUE BUSCAMOS?

Buscamos um Engenheiros(as) de Machine Learning Sênior, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em Maringá, São Paulo e Chicago (EUA), mas a nossa atuação é remota: por aqui preferimos chamar de anywhere office.

O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?

  • Desenvolver e orquestrar pipelines de Machine Learning usando Vertex AI Pipelines, Kubeflow, Airflow, Prefect ou ferramentas similares.
  • Versionar modelos e datasets, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade de experimentos (MLflow, DVC, Vertex AI Model Registry).
  • Automatizar treinamento, validação e deploy de modelos em ambientes de produção, incluindo batch e online.
  • Monitorar modelos em produção, detectando drift, quedas de performance e problemas de latência.
  • Implementar e gerenciar CI/CD para pipelines e modelos, integrando Cloud Build, GitHub Actions ou GitLab CI.
  • Preparar e transformar dados (feature engineering) para alimentar modelos de ML.
  • Aplicar modelagem estatística e algoritmos de ML, supervisionado e não supervisionado, de acordo com o problema.
  • Avaliar modelos utilizando métricas apropriadas e propor melhorias.
  • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis usando Dataflow, Apache Beam ou Spark.
  • Trabalhar com serviços da Google Cloud Platform, especialmente Vertex AI e Dataflow, para treinar, servir e monitorar modelos.

O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?

  • Experiência com orquestração de pipelines de Machine Learning (Vertex AI Pipelines, Kubeflow, Airflow, Prefect ou similares).
  • Versionamento de modelos e datasets (MLflow, Vertex AI Model Registry, DVC).
  • Automação de treinamento, validação e deploy de modelos.
  • Monitoramento de modelos em produção (drift, performance, latência).
  • Experiência com ferramentas de CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions, GitLab CI).
  • Conhecimento em feature engineering.
  • Entendimento de modelagem estatística e ML supervisionado/não supervisionado.
  • Conhecimento de métricas de avaliação de modelos.
  • Experiência com deployment de modelos em batch e online.
  • Experiência com pipelines de dados usando Dataflow, Apache Beam ou Apache Spark.
  • Vivência com Google Cloud Platform, especialmente Vertex AI e Dataflow.

O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?

  • Experiência com Kubernetes e Docker para deploy de modelos.
  • Conhecimento em monitoramento e observabilidade (Prometheus, Grafana).
  • Certificações em Google Cloud (ML Engineer ou Data Engineer).
  • Experiência com Infra como Código (Terraform).
  • Vivência com IA Generativa (LLMs, RAG).

ETAPAS DO PROCESSO:

  • Inscrição
  • Fit cultural
  • Entrevista técnica
  • Entrevista com o cliente
  • Contratação

Key Skills

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