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Machine Learning Engineer - Sênior

Descrição da vaga

Com conhecimento técnico aprofundado, é capaz de oferecer novas perspectivas de solução para problemas de dificuldade moderada. Precisando de um mínimo de orientação, começa a orientar outros profissionais e a contribuir decisivamente na tomada de decisão

Responsabilidades e atribuições

  • Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning eficientes
  • Realizar o desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento)
  • Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de machine learning.
  • Auxiliar e Desenvolver melhorias contínuas de notebooks/códigos e trabalhos existentes, com grande quantidade de dados reais, visando melhorar seus desempenhos.
  • Atuar e validar a pesquisa e seleção de dados adequados para modelos, bem como melhores métodos para representação de dados.
  • Pesquisar e desenvolver o desenho, desenvolvimento, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e rôbos (IA)
  • Desenvolver e Validar controle e monitoramento de algoritmos e modelos em produção.
  • Realizar e Validar estudos e análises, buscando compreender os diversos aspectos da ciência de dados. Conhecimento em Docker.

Requisitos e qualificações

  • Experiência avançada no ecossistema Vertex AI para gerenciamento do ciclo de vida de ML (Vertex Pipelines, Vertex Model Registry, Vertex Feature Store).
  • Sólido conhecimento no ecossistema de dados GCP para engenharia de features e processamento distribuído.
  • Engenharia de ML e Práticas de Código:
  • Domínio em Python (conhecimentos em R e PySpark/Spark são altamente desejáveis).
  • Profundo entendimento prático de TensorFlow e frameworks modernos de Machine Learning.
  • Sólido conhecimento na criação/entendimento de modelos Estatísticos, Matemáticos e algoritmos de Machine Learning.
  • Experiência em conteinerização com Docker e orquestração de microsserviços com Kubernetes.
  • Experiência no desenvolvimento de APIs REST e uso de ferramentas de CI/CD (ex: Jenkins, Git).
  • Familiaridade com ferramentas de rastreamento de experimentos (como MLflow ou Vertex AI Experiments).
  • Bancos de Dados:
  • Domínio em consultas SQL e vivência com bancos de dados NoSQL (como MongoDB).
  • Cultura e Idiomas:
  • Experiência prática trabalhando com metodologias Ágeis (Agile).
  • Inglês Avançado (leitura, escrita e conversação técnica).


Requisitos desejáveis

  • Certificação oficial Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.
  • Experiência prática com GenAI dentro do Vertex AI (utilização de Model Garden, tuning de LLMs como Gemini).

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Entrevista R&S
  3. Etapa 3: Entrevista Técnica
  4. Etapa 4: CV enviado ao cliente
  5. Etapa 5: Entrevista Cliente
  6. Etapa 6: Carta Proposta
  7. Etapa 7: Contratação

Transformamos mundos sonhados em trajetórias reais.🧡🚀


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Somos um ecossistema de tecnologia e inovação, com expansão global; Além do Brasil estamos presentes na Europa e Reino Unido com escritórios em Portugal, Londres, Dubai e Holanda. 🌎

  

F de Formação: acreditamos na prática da cultura do compartilhamento, no senso de comunidade, e que o conhecimento

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Possuímos iniciativas, e ações sociais, que promovem o desenvolvimento, como a comunidade tech Orange Juice, o Programa de Formação,

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Na FCamara todos são bem-vindos, para nós, Diversidade, Respeito e Ética, são elementos inegociáveis e fazem parte do nosso DNA. 

  

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