Quer fazer parte de um time que cria oportunidades e potencializa a evolução?
Como alcançamos tudo isso?
Através de um ecossistema de mais de 12 mil pessoas inconformadas que, juntas, oferecem soluções, produtos e educam o mercado. Atuamos como uma Única TOTVS, integrando diferentes soluções e expertises para educar o mercado e simplificar o mundo dos negócios. Para nós, a evolução é constante e acontece de gente para gente: usamos nossa inquietude para antecipar tendências e transformar o crescimento real da tecnologia.
Nosso jeito de ser:
🤖IH + IA (Inteligência Humana + Inteligência Artificial): Acreditamos que a tecnologia potencializa, mas as pessoas direcionam. Aqui, a IA nos dá escala e eficiência, enquanto a nossa Inteligência Humana traz a estratégia, o contexto e o cuidado. É essa combinação que nos permite criar soluções inovadoras com um propósito real.
🚀Protagonismo e Evolução: Somos movidos pelo aprendizado contínuo e pela coragem de assumir o comando da própria carreira. Aqui, incentivamos a inquietude e oferecemos o ambiente fértil para quem quer crescer, criar e se transformar.
Resultado Responsável: Valorizamos a liberdade para agir e a responsabilidade com o todo. Aqui, você tem voz para desafiar o status quo e autonomia para buscar resultados que gerem valor real para nossos clientes e para a sociedade.
🧘🏼♀️Bem-Estar Integral: Cuidamos de quem faz a evolução acontecer. Buscamos o bem-estar integral de cada pessoa colaboradora, por meio de ações e benefícios que viabilizam recursos de autocuidado através de 5 pilares: Emocional, Financeiro, Físico, Ocupacional e Social.
🫂Pluralidade e Pertencimento: A diversidade é o que nos torna potentes. Promovemos a inclusão e o pertencimento de forma ativa, garantindo que a TOTVS seja um lugar onde você pode ser quem você é. Nossa expertise é humana e viva: acolhemos as diferenças para empoderar negócios dentro e fora da empresa.
Seu desafio no time:
Você será peça fundamental na estratégia de IA/ML da área de Operations, colaborando para que o time cumpra seu papel de dono da Estratégia de Receita da empresa. Seu trabalho será desenvolver soluções robustas e escaláveis que habilitem as operações de Marketing, Sales e Customer Success a serem ainda mais data driven, promovendo maior eficiência e impacto nos resultados do negócio.
Suas principais entregas:
- Construir pipelines de treinamento para modelos de Machine Learning e Deep Learning (supervisionado, não supervisionado e modelos de linguagem - LLMs) para resolver problemas de alto impacto.
- Implementar e manter pipelines MLOps robustos (CI/CD, versionamento, monitoramento de desvio de modelo e drift de dados) para automatizar o ciclo de vida completo do modelo.
- Integrar modelos de IA com aplicações front-end, back-end e sistemas operacionais, garantindo alta disponibilidade, baixa latência e escalabilidade.
- Trabalhar em colaboração com Engenheiros de Dados para garantir fornecimento de features de alta qualidade e infraestrutura otimizada para treinamento e inferência.
- Monitorar o desempenho dos modelos em produção, garantindo performance e retreinamento quando necessário, além de propor soluções arquiteturais inovadoras em MLOps e IA.
Perfil que buscamos:
- Graduação em TI, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística ou áreas afins.
- Experiência sólida em Engenharia de Machine Learning, com foco na operacionalização (deployment) de modelos em produção.
- Experiência comprovada com o ciclo de vida completo (MLOps) de pelo menos um modelo de Deep Learning ou LLM.
- Domínio de Python e bibliotecas de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Experiência sólida com Google Cloud Platform (GCP), incluindo BigQuery, Cloud Functions/Run e Compute Engine.
- Proficiência em MLOps (CI/CD, versionamento de modelos e data features).
- Experiência com model serving e contêineres.
Será considerado um diferencial:
- Experiência com Vertex AI.
- Conhecimento em algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e suas aplicações.
- Experiência com orquestração de workflows (Apache Airflow ou Google Cloud Composer).
- Conhecimento em frameworks de LLMs (Hugging Face, LangChain ou similares).
- Experiência em otimização de modelos para hardware específico (ex: GPUs).
- Experiência com Infraestrutura como Código (Terraform).
- Certificações específicas, como Google Professional Machine Learning Engineer.
Etapas do processo seletivo:
- Aplicação - Envio da inscrição;
- Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
- Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
- Desafio Técnico – Teste de avaliação de habilidades técnicas;
- Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
- Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
- BP Interview - Momento com a Business Partner para falar sobre cultura e valores;
- Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.
Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.
🔒 Nos comprometemos com a segurança dos seus dados! Em nosso Aviso de Privacidade, descrevemos quais dados coletamos, como são consumidos e armazenados, em conformidade com a LGPD.
Se você é uma pessoa movida por desafios, criatividade e impacto genuíno, avance conosco nessa jornada de evolução!
Faça parte do nosso time!
