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Engenheiro de machine learning

São Paulo do Potengi
HVAR
Anunciada dia A 4 h atrás
Descrição

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior com foco em IA para atuar no desenvolvimento de soluções inteligentes aplicadas a operações industriais reais.
Esta não é uma vaga com foco apenas em estudos analíticos ou protótipos isolados. Procuramos um perfil capaz de transformar dados operacionais complexos, ruidosos e com alta variabilidade em soluções de inteligência artificial e machine learning robustas, escaláveis e prontas para produção.

O profissional ideal deve combinar conhecimento sólido em machine learning, engenharia de software e arquitetura de dados, com capacidade de construir, implantar, monitorar e evoluir soluções de IA de ponta a ponta, gerando impacto real no negócio.

Modelo de Trabalho: Híbrido (2x por semana na Vila Olímpia - São Paulo)

Requisitos:
Experiência sólida em projetos de machine learning em ambiente produtivo.
Vivência prática com modelos supervisionados e não supervisionados.
Forte base em estatística aplicada, avaliação de modelos e raciocínio analítico.
Domínio avançado de Python.
Experiência prática com bibliotecas de machine learning e manipulação de dados.
Domínio avançado de SQL.
Experiência com construção e sustentação de pipelines de dados e pipelines de machine learning.
Experiência em implantação e operação de soluções em nuvem.
Conhecimento sólido em Google Cloud Platform, especialmente em serviços voltados a dados e IA.
Experiência com Vertex AI.
Conhecimento em arquitetura de dados, ETL/ELT, orquestração de pipelines e integração via APIs.
Capacidade de atuar com autonomia, senso de dono e abordagem orientada à resolução de problemas.
Boa comunicação para interação com públicos técnicos e não técnicos.
Capacidade de entender processos de negócio e transformar necessidades operacionais em soluções de IA aplicadas.
Diferenciais:
Experiência com dados do varejo ou manufatura ou operações complexas.
Vivência em ambientes com alta exigência de confiabilidade operacional.
Conhecimento em práticas de MLOps, monitoramento de modelos e governança de IA.
Experiência com construção de soluções de decisão automatizada ou semiautomatizada.
Capacidade de equilibrar profundidade técnica com pragmatismo de negócio.

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