Engenheiro(A) De Machine Learning Pleno

buscojobs Brasil; Santa Catarina; Teletrabalho; BRL 100.000 - 140.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora está em busca de um Engenheiro de Machine Learning Pleno para integrar sua equipe. O profissional será responsável por identificar oportunidades de impacto no negócio, definir arquiteturas de soluções escaláveis e garantir a conformidade com padrões de desenvolvimento. Este ambiente de trabalho remoto oferece flexibilidade e um forte foco em crescimento contínuo, promovendo a diversidade e a inclusão. Se você é apaixonado por desafios e deseja contribuir para um futuro mais eficiente e inovador, esta é a oportunidade ideal para você!

Serviços

Vale Transporte

Assistência Médica

Assistência Odontológica

Auxílio Creche

Gympass

Bolsa de estudo com até 50% de desconto

Descontos especiais em empresas do Grupo Magalu

Qualificações

• Experiência em arquitetura de soluções e programação em Python.
• Conhecimento em computação na nuvem e MLOps.

Responsabilidades

• Identificar oportunidades de impacto no negócio e promover provas de conceito.
• Definir a arquitetura de soluções de ML reprodutíveis e escaláveis.

Conhecimentos

Arquitetura de soluções

Programação em Python

Conteinerização com Docker

Computação na nuvem (GCP)

Criação e execução de testes unitários (pytest)

MLOps

Comunicação eficaz

Conhecimento de CI/CD

Descrição da oferta de emprego

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

Esperamos que o profissional seja capaz de:

• Identificar oportunidades de impacto no negócio e promover provas de conceito de possíveis implementações.
• Ajudar a garantir a aplicação de padrões de desenvolvimento, documentação e arquitetura para modelos e experimentos.
• Assegurar conformidade com os padrões de arquitetura e design do Luizalabs.
• Definir a arquitetura de soluções de ML reprodutíveis, escaláveis e monitoradas para produção, seguindo boas práticas de arquitetura de sistemas.
• Auxiliar equipes nas etapas de Feature Selection e Feature Engineering, seguindo boas práticas de Engenharia de Dados.
• Encapsular modelos de ML na forma de códigos estruturados para treinamento recorrente, alinhado às boas práticas de MLOps.
• Expor modelos de machine learning de forma escalável e altamente disponível para produção, seguindo boas práticas de MLOps.
• Integrar modelos de ML em produção com Feature Stores, garantindo alta disponibilidade frente a atualizações de dados.
• Gerenciar o ciclo de vida dos modelos, acompanhando parâmetros, métricas e artefatos, garantindo boas práticas de Ciência de Dados.
• Criar bibliotecas e serviços para aprimorar processos, reduzir custos e melhorar entregas.
• Garantir a observabilidade dos modelos em produção.

Esperamos que o profissional tenha experiência como pleno em:

• Arquitetura de soluções;
• Programação em Python;
• Conteinerização com Docker;
• Computação na nuvem (preferencialmente GCP), incluindo armazenamento, mensageria, computação sob demanda e data warehousing;
• Criação e execução de testes unitários (pytest);
• Processo de criação de soluções de Ciência de Dados e ciclo de vida de modelos de Machine Learning (MLOps);
• Comunicação eficaz com times de negócios e engenharia/ciência de dados;
• Conhecimento de CI/CD.

Benefícios e vantagens:

• VR/VA, Vale Transporte, Assistência Médica e Odontológica, Auxílio Creche;
• Gympass para bem-estar e saúde;
• Bolsa de estudo com até 50% de desconto;
• Descontos especiais em empresas do Grupo Magalu.

Modelo de Trabalho

Adotamos o modelo 100% remoto, com flexibilidade e interação virtual para garantir colaboração eficaz e crescimento contínuo.

Se busca um ambiente de crescimento e desafios, venha ser feliz conosco!

Nossos valores nos unem e nossas diferenças nos potencializam. Aqui, promovemos a equidade e espaço para autenticidade, independentemente de gênero, etnia, raça, orientação sexual, religião ou deficiência.

Sobre o ambiente de trabalho

No Luizalabs, valorizamos autonomia, responsabilidade, diversidade de equipes, autogerenciamento e agilidade. Priorizamos entregas frequentes, resolução rápida de problemas, ritmo acelerado equilibrado com planejamento e qualidade.