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Staff machine learning engineer

São Paulo (SP)
Uncover
Anunciada dia 12 março
Descrição

Olá, somos a Uncover, uma martech de ciência de dados para Marketing. Nossa empresa criada uma plataforma SaaS pioneira que está redefinindo a maneira de mensurar os resultados dos maiores anunciantes do país. Usamos o estado da arte em tecnologia para integrar fontes de dados, implementar modelos de IA e, com isso, gerar análises sobre impacto de ações de mídia e do mix de marketing na geração de resultado, ROI e para fazer otimização do budget de mídia e projeções de receita.
Estamos em busca de um Staff Machine Learning Engineer, que vai definir e evoluir a arquitetura técnica de Machine Learning da companhia, garantindo excelência em modelagem, MLOps e escalabilidade de longo prazo, atuando como principal referência técnica transversal da disciplina dentro da Engenharia.
As responsabilidades do nosso Staff Machine Learning Engineer são:

Definição da arquitetura de Machine Learning: Projetar e evoluir a arquitetura de ML da companhia, garantindo escalabilidade, robustez, governança e alinhamento com a estratégia de Engenharia e Produto.
Excelência em modelagem e padrões técnicos: Estabelecer padrões avançados de modelagem, versionamento, validação e monitoramento, elevando o nível técnico da disciplina.
Maturidade de MLOps e confiabilidade em produção: Estruturar e aprimorar práticas de MLOps, incluindo deploy, monitoramento de performance, controle de drift e automação de pipelines.
Resolução de problemas técnicos complexos: Atuar nos desafios mais críticos e estruturais da área, destravando gargalos de performance, escalabilidade e qualidade de modelos.
Influência arquitetural transversal: Colaborar com Software Engineering, Data Engineering e Produto para garantir que decisões arquiteturais considerem impactos de ML de longo prazo.
Aceleração técnica do time: Mentorar engenheiros de ML, revisar soluções técnicas e contribuir para desenvolvimento de capacidades avançadas na equipe.
Pesquisa aplicada e inovação estratégica: Explorar novas abordagens, técnicas e ferramentas de ML que possam gerar vantagem competitiva e maturidade tecnológica para a companhia.
Avaliação de trade-offs técnicos de longo prazo: Tomar decisões estruturais equilibrando custo computacional, complexidade, manutenibilidade e impacto estratégico no produto.

O que você tem que oferecer para ser considerado nesse processo seletivo?

Experiência extensa em Machine Learning aplicado a produtos reais em produção, incluindo arquitetura de sistemas de ML e maturidade avançada de MLOps
Histórico comprovado de resolução de problemas técnicos complexos e definição de padrões arquiteturais
Experiência influenciando decisões técnicas transversais sem necessariamente ter gestão formal de pessoas
Vivência em ambientes SaaS B2B e plataformas orientadas a dados de alta escala é diferencial relevante
Compreensão profunda de como sistemas de ML geram impacto direto no produto e nos resultados do negócio
Entendimento de integração entre modelos, pipelines de dados, infraestrutura e experiência do usuário
Capacidade de conectar decisões arquiteturais de ML à estratégia de longo prazo da companhia
Domínio avançado de Python e bibliotecas de Machine Learning e Deep Learning
Experiência sólida com MLOps, incluindo versionamento de modelos, monitoramento, CI/CD para ML e controle de drift
Conhecimento aprofundado de arquitetura distribuída, cloud, containers e orquestração
Capacidade de projetar sistemas escaláveis e sustentáveis de longo prazo
Forte habilidade em avaliar trade-offs técnicos envolvendo performance, custo computacional e manutenibilidade

O que te oferecemos aqui na Uncover?

Vaga para atuação 100% remota;
Plano de Saúde e Odontológico 100% custeados pela Uncover para o titular, com desconto no pagamento mensal para dependentes (cônjuge e/ou filhos);
20 dias úteis para descanso anual remunerado;
Recesso de final de ano sem descontar férias;
Notebook para trabalho;
Auxílio Home Office em modalidade reembolso de até R$ 2.500,00 para você adaptar seu espaço de home office em casa;
Wellhub + Conexa (terapias);
Parcerias com instituições de ensino;
Licença parental estendida (Empresa Cidadã);
Jornada de Trabalho Flexível;
Day off de aniversário;
Férias & Co - mensalidade paga pela Uncover para você aproveitar seu descanso trocando os créditos por passagens, hospedagens e passeios;
Seguro de Vida Metlife + Kit Nascimento.

_ COMPROMISSO COM DIVERSIDADE, EQUIDADE E INCLUSÃO
Na Uncover, valorizamos a diversidade e estamos comprometidos em criar um ambiente inclusivo para todos os colaboradores. Acreditamos que a inclusão de diferentes perspectivas e experiências é fundamental para o nosso sucesso e inovação. Isso se traduz em gerações, gênero, religião, pessoas com deficiência, LGBTQI+, etnia, raça e diversidade de experiências.
Requisitos
Habilidade Técnica

Experiência extensa em Machine Learning aplicado a produtos reais em produção, incluindo arquitetura de sistemas de ML e maturidade avançada de MLOps - Avançado
Histórico comprovado de resolução de problemas técnicos complexos e definição de padrões arquiteturais - Avançado
Vivência em ambientes SaaS B2B e plataformas orientadas a dados de alta escala é diferencial relevante - Avançado
Compreensão profunda de como sistemas de ML geram impacto direto no produto e nos resultados do negócio - Avançado
Entendimento de integração entre modelos, pipelines de dados, infraestrutura e experiência do usuário - Avançado
Capacidade de conectar decisões arquiteturais de ML à estratégia de longo prazo da companhia - Avançado
Experiência influenciando decisões técnicas transversais sem necessariamente ter gestão formal de pessoas - Avançado
Experiência sólida com MLOps, incluindo versionamento de modelos, monitoramento, CI/CD para ML e controle de drift - Avançado
Conhecimento aprofundado de arquitetura distribuída, cloud, containers e orquestração - Avançado
Capacidade de projetar sistemas escaláveis e sustentáveis de longo prazo - Avançado
Forte habilidade em avaliar trade-offs técnicos envolvendo performance, custo computacional e manutenibilidade - Avançado
Domínio avançado de Python e bibliotecas de Machine Learning e Deep Learning - Avançado

Localização
Rua Madalena, Vila Madalena, São Paulo - SP, Brasil, 05434-010
#J-18808-Ljbffr

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