Engenheiro de Machine Learning (Recomendação)

Placements24; Salvador; Híbrido; BRL 120 000 - 180 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Salário competitivo

Plano de saúde

Odontológico

Seguro de vida

Desenvolvimento profissional

Ambiente colaborativo

Resumo da oferta

A Placements24 procura um Engenheiro de Machine Learning com foco em sistemas de recomendação para atuar em Salvador. O profissional projetará, construirá e implantará modelos que personalizam a experiência do usuário, buscando engajamento e crescimento da plataforma.

Você trabalhará com equipes de produto e engenharia, treinando modelos com grandes volumes de dados e otimizando desempenho em produção. É desejável domínio de Python e frameworks de ML, bem como conhecimentos em bancos de dados

Qualificações

• Experiência comprovada em Engenharia de Machine Learning com foco em sistemas de recomendação.
• Proficiência em Python e bibliotecas relevantes (scikit-learn, pandas, NumPy).
• Experiência com frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch ou Spark MLlib.
• Conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL, e de ferramentas de Big Data.
• Capacidade de implementar e implantar modelos em ambientes de produção.
• Boas habilidades de comunicação e colaboração em Salvador.

Responsabilidades

• Desenvolver e implantar algoritmos de sistemas de recomendação (colaborativos, baseados em conteúdo, híbridos).
• Trabalhar com grandes volumes de dados de usuário e de item para treinar e avaliar modelos.
• Colaborar com equipes de produto e engenharia para definir métricas de sucesso e testar novas funcionalidades.
• Otimizar modelos de recomendação para performance em tempo real e escalabilidade.
• Construir e manter pipelines de dados e de machine learning para suportar sistemas de recomendação.
• Explorar novas técnicas e tecnologias para aprimorar a qualidade das recomendações.

Conhecimentos

Machine Learning

Recommender Systems

Python

ML Frameworks

Big Data

SQL/NoSQL

Production Deployment

Team Communication

Ferramentas

TensorFlow

PyTorch

Spark MLlib

scikit-learn

Pandas

NumPy

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Vaga

Nosso cliente busca um Engenheiro de Machine Learning com experiência em sistemas de recomendação para se juntar à sua equipe em Salvador . Você será responsável por projetar, construir e implantar modelos que personalizam a experiência do usuário, oferecendo recomendações relevantes e aumentando o engajamento. Este papel é fundamental para o crescimento e a experiência do cliente, exigindo um forte entendimento de algoritmos de recomendação, engenharia de dados e desenvolvimento de software em produção.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver e implantar algoritmos de sistemas de recomendação (colaborativos, baseados em conteúdo, híbridos).
• Trabalhar com grandes volumes de dados de usuário e de item para treinar e avaliar modelos.
• Colaborar com equipes de produto e engenharia para definir métricas de sucesso e testar novas funcionalidades.
• Otimizar modelos de recomendação para performance em tempo real e escalabilidade.
• Construir e manter pipelines de dados e de machine learning para suportar sistemas de recomendação.
• Explorar novas técnicas e tecnologias para aprimorar a qualidade das recomendações.

Requisitos

• Experiência comprovada em Engenharia de Machine Learning com foco em sistemas de recomendação.
• Proficiência em Python e bibliotecas relevantes (scikit-learn, pandas, NumPy).
• Experiência com frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch ou Spark MLlib.
• Conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL, e de ferramentas de Big Data.
• Capacidade de implementar e implantar modelos em ambientes de produção.
• Boas habilidades de comunicação e colaboração em Salvador .

Benefícios

• Salário competitivo e pacote de benefícios atraente.
• Opção de trabalho híbrido , combinando o melhor do escritório e do trabalho remoto.
• Plano de saúde completo, odontológico e seguro de vida.
• Oportunidades de desenvolvimento profissional e participação em projetos inovadores de IA.
• Ambiente de trabalho dinâmico e colaborativo.