Offer summary

Qualifications:

Advanced English proficiency in reading, writing, and conversation., Minimum of 2 years of experience as a Machine Learning Engineer or in similar roles., Proficiency in Python and libraries such as Numpy, Pandas, and Scikit-learn., Experience with MLOps, cloud services (especially Azure), and containerization tools like Docker and Kubernetes..

Key responsabilities:

Collaborate with Data Science teams to develop, train, and optimize Machine Learning models for various applications.

Implement scalable and automated ML pipelines.

Integrate models into production systems, ensuring performance, stability, and continuous monitoring.

Stay updated on new trends, frameworks, and practices in the field of Machine Learning.

Job description

Atuação remota
Período Indeterminado
Modelo de contratação: PJ ou Cooperado

Estamos em busca de um Engenheiro de Machine Learning com experiência prática em desenvolvimento, implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. O profissional atuará em projetos de ponta, colaborando com cientistas de dados, engenheiros de software e equipes de negócios para criar soluções escaláveis e eficientes.

Responsabilidades

Trabalhar com times de Data Science para garantir desenvolvimento, treinamento e otimização de modelos de Machine Learning para diferentes aplicações.
Implementar pipelines de ML escaláveis e automatizados.
Integrar modelos em sistemas produtivos, garantindo desempenho, estabilidade e monitoramento contínuo.
Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
Colaborar com times de engenharia de dados para garantir um fluxo eficiente de dados para os modelos.
Acompanhar novas tendências, frameworks e práticas no campo de Machine Learning.

Requisitos

Inglês avançado (leitura, escrita e conversação).
Experiência mínima de 2 anos como Engenheiro de Machine Learning ou em funções similares.
Experiência com Python e bibliotecas como Numpy, Pandas e Scikit-learn.
Experiência com MLOps, incluindo versionamento de modelos (MLflow, DVC), automação e monitoramento.
Experiência com orquestração de pipelines (Azure Datafactory, Azure ML Pipelines, etc.).
Conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL, especialmente Databricks
Experiência com serviços em nuvem (especialmente Azure), incluindo deploy de modelos.
Prática com Docker e Kubernetes para escalabilidade de aplicações de ML.
Proficiente em DevOps: boas práticas de versionamento (Git), testes e CI/CD.

Benefícios