Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior – Globo – Rio de Janeiro

Globo; Rio de Janeiro; Híbrido; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de media tech está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para trabalhar na evolução dos modelos de recomendação da Globo.com. O candidato ideal deve ter proficiência em Python e SQL, além de experiência com frameworks de machine learning. A posição é híbrida, com atuação em Rio de Janeiro, São Paulo ou Porto Alegre.

Qualificações

• Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados.
• Experiência com frameworks de ML como TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch.
• Conhecimento de boas práticas de desenvolvimento de software.
• Familiaridade com pipelines de ML e produtização de modelos.
• Experiência com cloud computing (preferencialmente GCP).
• Prática com ferramentas de versionamento (Git) e CI/CD.

Responsabilidades

• Atuar em um time multidisciplinar ao lado de cientistas de dados e engenheiros de ML.
• Construir, produtizar, monitorar e manter modelos focados em engajamento.
• Promover boas práticas de engenharia e infraestrutura para ML em produção.
• Impactar positivamente a experiência de milhões de usuários da Globo.com.

Conhecimentos

Python

SQL

TensorFlow

Keras

Scikit-learn

PyTorch

Git

CI/CD

Cloud Computing

Ferramentas

Docker

Kubernetes

Vertex AI Pipelines

Descrição da oferta de emprego

Overview

Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior – Globo – Rio de Janeiro

O Hub Digital faz parte da área de Tecnologia da Globo e tem papel central na nossa transformação em uma empresa media tech e D2C. Aqui cuidamos da gestão de dados e do desenvolvimento dos produtos digitais — como Globoplay, Globo.com, G1, GE, Gshow e Cartola — com foco na melhor experiência de consumo, interação e relacionamento com os nossos usuários.

Sobre a área de Data & AI: nossa frente desenvolve plataformas de dados, experimentação, machine learning, recomendação e segmentação de audiência para os produtos digitais da Globo. Também criamos e evoluímos modelos de predição de churn, prospecção, afinidade e anomalias; modelos de extração de metadados para publicidade contextual; otimização de inventário e cache; inferência de relações e sistemas de recomendação de conteúdo.

Neste contexto, buscamos uma pessoa para atuar como Machine Learning Sênior na Home da Globo.com, com foco no aprimoramento dos modelos de recomendações da Home da Globo.com por meio de soluções baseadas em inteligência artificial.

Criamos ambientes onde todas as pessoas são incluídas, acolhidas e valorizadas. Nos empenhamos em ser uma Globo cada vez mais diversa, em representatividade e pensamento, aprendendo uns com os outros e estimulando a criatividade e inovação.

Modelo de trabalho: Híbrido (Rio de Janeiro, São Paulo ou Porto Alegre)

Responsabilidades e atribuições

• Atuar em um time multidisciplinar ao lado de cientistas de dados, engenheiros de ML, engenheiros de dados, desenvolvedores e POs, contribuindo para a formulação e validação de hipóteses baseadas em dados;
• Construir, produtizar, monitorar e manter modelos com foco em engajamento, retenção e personalização de conteúdo;
• Explorar e implementar ferramentas e frameworks para desenvolvimento de workflows de IA e sistemas de recomendação;
• Promover boas práticas de engenharia e infraestrutura para projetos de ML em produção;
• Contribuir com soluções escaláveis e sustentáveis em IA, antecipando impactos no negócio;
• Impactar positivamente a experiência de milhões de usuários da Home da Globo.com.

Requisitos e qualificações

• Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados;
• Experiência com frameworks de ML como TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch;
• Conhecimento de boas práticas de desenvolvimento de software e arquitetura de sistemas;
• Familiaridade com pipelines de ML e produtização de modelos;
• Experiência com cloud computing (preferencialmente GCP);
• Prática com ferramentas de versionamento (Git) e CI/CD;
• Proatividade na adoção de novas tecnologias;
• Interesse em arquiteturas envolvendo LLMs e IA Generativa.

Conhecimentos que te destacam

• Experiência com sistemas de recomendação em larga escala;
• Familiaridade com arquiteturas de Deep Learning (Transformers, CNNs, RNNs, Autoencoders, LLMs);
• Vivência com pipelines baseados em RAG (Retrieval-Augmented Generation);
• Experiência com frameworks para agentes LLM;
• Conhecimento em bancos de dados vetoriais;
• Desenvolvimento de APIs de predição em tempo real;
• Manipulação de grandes volumes de dados (big data);
• Prática com MLOps: Docker, Kubernetes, Vertex AI Pipelines, monitoramento de modelos, Continuous Training.