Descrição da vaga:Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning para atuar no desenvolvimento, implantação e evolução de modelos de ML em um ambiente de dados moderno, escalável e orientado a resultados. Esse profissional trabalhará de forma integrada com times de dados, analytics e negócio, apoiando a tomada de decisão baseada em dados.Essa posição é ideal para quem gosta de transformar dados em soluções inteligentes, atuar com modelos em produção e participar de decisões estratégicas de produto e negócio.Principais responsabilidadesDesenvolver, treinar, validar e implantar modelos de machine learning em produçãoCriar e manter pipelines de dados e de modelos em ambiente AWSGarantir escalabilidade, performance e monitoramento dos modelos (MLOps)Trabalhar em conjunto com times de BI e Analytics, integrando resultados de modelos ao Power BIAnalisar dados, identificar padrões e propor soluções analíticas para problemas de negócioDocumentar soluções, modelos e pipelines de forma clara e estruturada.Requisitos.+2 anos de experiência como Engenheiro(a) de Machine Learning em projetos complexosFormação superior em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou áreas correlatasExperiência com Machine Learning supervisionado e não supervisionadoSólidos conhecimentos em Python e bibliotecas de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou similares)Experiência em AWS (S3, EC2, SageMaker, Lambda, Glue, Redshift ou similares)Conhecimento em modelagem, manipulação e análise de dadosExperiência em integração de dados e resultados analíticos com Power BIPerfil analítico, curioso e orientado a resultadosBoa comunicação para interface com áreas técnicas e de negócioAutonomia, organização e senso de responsabilidadeInteresse em aprendizado contínuo e novas tecnologias.Diferenciais:Experiência com plataformas de dados como Databricks e/ou SnowflakeConhecimento em arquiteturas de dados modernas (Data Lake, Lakehouse)Vivência com práticas de MLOps, CI/CD e versionamento de modelosConhecimento em SQL avançadoExperiência em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).Show more Show less