Engenheiro(A) De Machine Learning Pleno

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno.

Responsabilidades:

• Identificar oportunidades de impacto no negócio e promover provas de conceito (PoCs) para possíveis implementações.
• Assegurar a aplicação de padrões de desenvolvimento, documentação e arquitetura em modelos e experimentos.
• Manter conformidade com os padrões de arquitetura e documentação do Luizalabs.
• Definir arquitetura de soluções de ML reprodutíveis, escaláveis e monitoradas para produção, seguindo boas práticas.
• Apoiar equipes em Feature Selection e Feature Engineering em pipelines de dados.
• Encapsular modelos de ML em códigos estruturados para treinamento recorrente, alinhado às práticas de MLOps.
• Expor modelos de ML de forma escalável e com alta disponibilidade em produção, seguindo boas práticas de MLOps.
• Gerenciar o ciclo de vida dos modelos, acompanhando parâmetros, métricas e artefatos.
• Desenvolver bibliotecas e serviços para aprimorar processos, entregas e redução de custos.
• Garantir a observabilidade dos modelos em produção.

Requisitos:

• Experiência em arquitetura de soluções.
• Habilidade avançada em programação Python.
• Conhecimento em conteinerização com Docker.
• Experiência com computação na nuvem (preferencialmente GCP), incluindo storage, mensageria, computação sob demanda e data warehousing.
• Conhecimento em testes unitários (pytest).
• Entendimento do ciclo de vida de modelos de Machine Learning e práticas de MLOps.
• Boa comunicação com times de negócios e engenharia.
• Conhecimento em CI/CD.

Benefícios e Modelo de Trabalho:

• VR/VA, Vale Transporte, Assistência Médica e Odontológica, Auxílio Creche.
• Gympass, bolsa de estudo com até 50% de desconto, descontos em empresas do Grupo Magalu, entre outros benefícios.
• Modelo de trabalho 100% remoto, promovendo flexibilidade e colaboração virtual.

Sobre o ambiente:

No Luizalabs, valorizamos autonomia, responsabilidade, diversidade e inclusão. Nosso ritmo é acelerado, mas priorizamos qualidade e equilíbrio na entrega de resultados.