Nosso cliente é do segmento fabricação de pneuse está em busca de uma pessoa Machine Learning Engineer.
Você gostaria de fazer parte de uma equipe ágil internacional que cria soluções de aprendizado de máquina (ML) para problemas industriais.Você estará em um ambiente multidisciplinar e de ritmo acelerado, onde tem a chance de gerenciar, melhorar e criar algoritmos e dados de ML.Na Pirelli, você aplicará técnicas de análise estatística e aprendizado de máquina a uma ampla gama de dados (de sensores a telemetria e manufatura) e mudará a forma como as decisões são tomadas em todas as unidades de negócios.Você será responsável por implantar e gerenciar soluções de ML e arquitetura de dados de uma fábrica inteira, colaborando com a equipe de ciência de dados da sede e a população local para ajudar a aumentar o conhecimento e a eficiência da fábrica.Quer saber mais?
Logo abaixo você vai encontrar alguns detalhes sobre a vaga:Responsabilidades: Monitorar os processos e desempenhos de ML e seu impacto na fábrica, Ajustar esses modelos e adapte-os continuamente; Explore dados, monitorando e ajudando a aumentar sua qualidade; Facilitar a comunicação entre a equipe da sede e os trabalhadores da fábrica;Requisitos e Qualificações: Bons conhecimentos de modelos de aprendizado de máquina (ML); Experiência em implantação de modelos de ML e gerenciamento do ciclo de vida (MLOps); Conhecimento avançado de Python, TDD e OOP; Experiência em visualização de dados; Conhecimento avançado de SQL; Experiência com GIT; Experiência com bibliotecas científicas (pandas, scipy, numpy, jupyter), scikit-learn, statsmodels e pacotes relacionados de aprendizado de máquina/estatísticas/mineração de dados; Conhecimento de CI/CD; Experiência com Docker.Diferenciais/ experiência em: Experiência com deep learning; Experiência em Apache Spark; Experiência de trabalho com estrutura e serviços de nuvem AWS; Conhecimento do Kubernetes.Competências essenciais: Capacidade de auto-organização Capacidade de se comunicar e colaborar com outros membros da equipe Pensamento crítico aguçadoInformações adicionais:Modelo de contratação CLTHíbrido (sendo 3 vezes presenciais por semana) OBS: Podendo ser flexibilizado para menos diasBenefícios:Vale AlimentaçãoPlano de SaúdePlano de Assistência OdontológicaPPRSeguro de VidaEstacionamentoEste processo será conduzido considerando as seguintes etapas:Papo com a QiBit;Papo com o Cliente;Case;Contratação.
* As etapas citadas acima poderão sofrer alterações de acordo com o andamento do processo seletivo.
Mas não se preocupe, estaremos sempre te atualizando :)Acredita que este desafio é pra você?
Clique em Candidatar-se para vaga, já estamos te esperando!#Changelives
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