Datarisk
Engenheiro de Machine Learning (PL/SR)
DatariskBrazil4 days ago
Full-timeEngineering, Information Technology
Responsabilidades

  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de Machine Learning (treinamento, validação, deployment e monitoramento);
  • Implementar modelos preditivos e de classificação usando técnicas estatísticas, algoritmos supervisionados e não supervisionados;
  • Garantir versionamento e rastreabilidade de dados, modelos e experimentos;
  • Criar e manter APIs, serviços e automações que suportem modelos em produção;
  • Monitorar drift de dados e desempenho dos modelos em produção, propondo melhorias contínuas;
  • Trabalhar em conjunto com times de Data Engineering, Produto e Negócio para garantir entregas eficientes e alinhadas às demandas;
  • Implementar boas práticas de MLOps (CI/CD para modelos, automações, containers, jobs agendados);
  • Trabalhar com ferramentas de orquestração e MLOps (ex.: Kubeflow, MLflow, Airflow) para assegurar workflows robustos;
  • Definir e aplicar infraestrutura como código (IaC) para provisionamento em nuvem (Terraform, CloudFormation, Pulumi, etc.);
  • Gerenciar e otimizar soluções de deploy de modelos, tanto em ambientes serverless quanto em clusters containerizados (ex.: AWS SageMaker, Kubernetes).

Requisitos

Buscamos alguém com:

  • Experiência comprovada com Python e bibliotecas como Pandas e NumPy;
  • Conhecimento de técnicas de modelagem (regressão, classificação, clustering, ensembles etc.);
  • Experiência sólida em bibliotecas de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Catboost, LightGBM);
  • Forte conhecimento em ML lifecycle, modelagem, tuning de hiperparâmetros e avaliação de performance;
  • Experiência prática com deploy de modelos em produção em nuvem (AWS SageMaker, GCP Vertex AI ou Azure ML);
  • Domínio em CI/CD aplicado a pipelines de ML, incluindo testes automatizados e integração contínua;
  • Experiência com Infraestrutura como Código (IaC) — Terraform, CloudFormation ou equivalentes;
  • Experiência com orquestração de workflows ou ferramentas MLOps (Kubeflow, Airflow, MLflow).
  • Experiência com deploy de modelos em APIs (FastAPI, Flask, etc.);
  • Boas práticas de versionamento (Git) e documentação;
  • Familiaridade com ambientes em nuvem (AWS, GCP ou Azure).

Serão Diferenciais

  • Conhecimento em sistemas distribuídos e processamento de dados em escala (Spark, Beam);
  • Experiência sólida em ferramentas AWS (SageMaker, Lambda, S3, Glue, CloudFormation, CodeBuild);
  • Experiência com monitoramento de modelos (EvidentlyAI, WhyLabs);
  • Conhecimentos de containers e orquestração (Docker e Kubernetes) para servir modelos de forma escalável;
  • Experiência com bancos de dados SQL e/ou NoSQL;
  • Noções de engenharia de dados e data pipelines;
  • Experiência com arquitetura de microsserviços;
  • Participação em projetos de ciência de dados aplicados ao negócio.

Benefícios

O Que Oferecemos

  • Plano de saúde e odontológico Bradesco;
  • Wellhub (antiga Gympass);
  • Conexa Saúde & Psicologia Viva;
  • Parceria Corporativa com a Open English (descontos em cursos de Inglês & Espanhol);
  • Caju: Auxílio Home Office;
  • Recesso remunerado de 22 dias úteis/ano;
  • Day off de aniversário;
  • Modelo de contratação PJ.

Key Skills

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