Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Buscamos um profissional experiente em Engenharia de Aprendizado de Máquina para desenvolver software baseado em Inteligência Artificial, integrando com parceiros e produtos internos. O candidato será responsável por alimentar modelos com dados fornecidos pelos cientistas de dados e garantir que os modelos se mantenham atualizados frente à evolução dos dados e do negócio.
Responsabilidades e Atribuições
* Trabalhar com stakeholders para entender desafios estratégicos e propor soluções orientadas por dados.
* Avaliar códigos e pipelines desenvolvidos por outros membros do time e apoiar no crescimento técnico da equipe.
* Garantir que os modelos se mantenham relevantes e atualizados frente à evolução dos dados e do negócio.
* Colaborar ativamente com áreas de engenharia, dados, produto e negócios para garantir a entrega de valor.
* Projetar e implementar pipelines de dados e modelos de ML com foco em escala e desempenho.
* Desenvolver esteiras de MLOps para deploy, monitoramento e reentrenamento.
* Integrar soluções de ML com sistemas existentes, produtos e APIs de parceiros.
* Monitorar performance e custo de features baseadas em IA em ambiente de produção.
* Garantir segurança e governança na aplicação de modelos de IA.
* Apoiar decisões técnicas e estratégicas junto às lideranças.
* Mentorar engenheiros plenos e juniores.
Requisitos e Qualificações
* Experiência com arquiteturas complexas de modelos, tuning e validação robusta.
* Experiência com arquiteturas de GenIA, incluindo frameworks como Langchain, Langgraph.
* Domínio de MLOps: automação de pipelines, versionamento, CI/CD e monitoramento com MLflow.
* Deploy em larga escala com Docker, Kubernetes e integração com pipelines de dados.
* Capacidade de tomar decisões técnicas sobre frameworks, arquitetura e escalabilidade.
* Prática com ambientes de dados distribuídos e alto volume.
* Experiência sólida em projetos de ML em produção.
* Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como Pandas, Scikit-learn e TensorFlow. Necessário conhecimento em FastAPI e SQLAlchemy; desejável conhecimento em Django.
* Vivência com ferramentas de contêineres (Docker, Kubernetes) e plataformas cloud (AWS).
* Capacidade de definir arquiteturas robustas e escaláveis.
* Experiência com MLOps e deploy contínuo de modelos.
Desejável
* Conhecimento em segurança de dados aplicada a ML.
* Experiência com prompt engineering, fine-tuning e RAG.
* e plataformas cloud (GCP, Azure).