Engenheiro de Machine Learning Sênior

Peers Consulting + Technology; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Remuneração diferenciada

Desenvolvimento humano

Plano de carreira

Programa de mentoring

Exposição frequente a profissionais/ex

exécutivos

Resumo da oferta

A Peers Consulting + Technology está buscando um profissional de TI com experiência em dados para atuar na estruturação de pipelines end-to-end, garantindo práticas robustas de MLOps e contribuindo para a escalabilidade e governança dos modelos. Buscamos alguém com sólida experiência em modelagem de dados, capaz de transformar dados em insights acionáveis de forma eficiente e consistente.

O profissional será responsável por resolver problemas de negócio por meio do uso estratégico de dados, com

Qualificações

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.
• Experiência comprovada em projetos de Machine Learning em produção.
• Domínio de Python e suas principais bibliotecas (scikit-learn, pandas, numpy).
• Conhecimento sólido em MLOps, monitoramento de modelos e gestão de experimentos.
• Experiência prática com Databricks, Spark e Delta Lake.
• Vivência com arquitetura em nuvem e pipelines de dados e modelos.
• Familiaridade com CI/CD, containers (Docker) e Kubernetes.

Responsabilidades

• Desenvolver, implantar, monitorar e re-treinar pipelines de Machine Learning de ponta a ponta.
• Estruturar e evoluir a esteira de MLOps, garantindo automação, rastreabilidade, versionamento e governança dos modelos.
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados, pipelines de CI/CD e monitoramento contínuo de performance.
• Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e Delta Lake.
• Desenvolver soluções em Python, com foco em performance, legibilidade e escalabilidade.
• Integrar modelos via APIs REST, seguindo padrões de segurança e boas práticas.
• Atuar em ambientes cloud (preferencialmente Azure), utilizando Docker, Kubernetes e ferramentas de orquestração.
• Colaborar de forma próxima com times de Dados, Engenharia e Produto para entrega de soluções estratégicas.

Conhecimentos

Raciocínio lógico

Python

MLOps

Azure

CI/CD

Docker

Kubernetes

Spark

Delta Lake

Trabalho em equipe

Formação académica

Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física

Ferramentas

Databricks

Spark

Delta Lake

Descrição da oferta de emprego

Somos uma das consultorias que mais cresce no Brasil. Atuamos em negócios & tecnologia com foco em transformações que geram valor, deixando as companhias mais eficientes e competitivas. Desde sua criação em 2012, a Peers cresce de forma acelerada e sustentável, em faturamento, resultado e equipe.

Nossos colaboradores contam com:

• Remuneração diferenciada;
• Desenvolvimento humano;
• Plano de carreira;
• Programa de mentoring;
• Exposição frequente com profissionais/executivos.

Para continuarmos nos diferenciando, buscamos no mercado por talentos que acreditem em nossos propósitos e que queiram crescer e se desenvolver profissionalmente, além de alavancar nosso grupo de associados. Buscamos por profissionais que façam a diferença e sejam movidos por desafios!

O que buscamos

• Pessoas com notável habilidade de raciocínio lógico;
• Capacidade de usar conhecimentos técnicos profundos para gerar soluções para os clientes;
• Foco em resultados;
• Capacidade de comunicação e relacionamento;
• Proatividade e dinamismo;
• Habilidades de liderança e gestão de equipes;
• Perfil empreendedor.

A Oportunidade

Estamos em busca de um profissional de TI com experiência em dados para atuar na estruturação de pipelines end-to-end, garantindo práticas robustas de MLOps e contribuindo para a escalabilidade e governança dos modelos.

Buscamos alguém com sólida experiência em modelagem de dados, capaz de transformar dados em insights acionáveis de forma eficiente e consistente.

O profissional será responsável por resolver problemas de negócio por meio do uso estratégico de dados, com foco em performance e otimização dos recursos disponíveis.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver, implantar, monitorar e re-treinar pipelines de Machine Learning de ponta a ponta;
• Estruturar e evoluir a esteira de MLOps, garantindo automação, rastreabilidade, versionamento e governança dos modelos;
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados, pipelines de CI/CD e monitoramento contínuo de performance;
• Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e Delta Lake;
• Desenvolver soluções em Python, com foco em performance, legibilidade e escalabilidade;
• Integrar modelos via APIs REST, seguindo padrões de segurança e boas práticas;
• Atuar em ambientes cloud (preferencialmente Azure), utilizando Docker, Kubernetes e ferramentas de orquestração;
• Colaborar de forma próxima com times de Dados, Engenharia e Produto para entrega de soluções estratégicas.

Requisitos e qualificações

Pré-requisitos:

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas;
• Experiência comprovada em projetos de Machine Learning em produção.
• Domínio de Python e suas principais bibliotecas (scikit-learn, pandas, numpy, etc.).
• Conhecimento sólido em MLOps, monitoramento de modelos e gestão de experimentos.
• Experiência prática com Databricks, Spark e Delta Lake.
• Vivência com arquitetura em nuvem e pipelines de dados e modelos.
• Familiaridade com CI/CD, containers (Docker) e Kubernetes.

Diferenciais:

• Experiência prévia em Azure;
• Conhecimento em ferramentas como MLflow ou similares;
• Vivência em ambientes com alto grau de governança e requisitos de segurança.

Aqui na Peers prezamos pela diversidade e pela inclusão. Buscamos talentos alinhadas com nossos valores e nossa cultura independente de etnia, religião, sexualidade, deficiência ou nacionalidade. Portanto, se você possui as qualificações necessárias para uma de nossas vagas e quer fazer parte do nosso time, fique à vontade para se candidatar!