Machine Learning Engineer

Bees Brasil; Campinas; Presencial; BRL 120 000 - 180 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Bônus baseado em performance

Bônus de assiduidade

Previdência privada

Vale-refeição

Plano de saúde, odontológico e seguro?

Resumo da oferta

A Bees Brasil está buscando um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning de nível médio para atuar em Campinas, desenvolvendo, evoluindo e operando componentes da plataforma de ML, assegurando soluções escaláveis e confiáveis para treinamento, deployment e serving. Você combinará engenharia de software, ML e infraestrutura cloud.

Você trabalhará com equipes de plataforma, SRE e engenharia para evoluir a arquitetura, melhorar a observabilidade, desempenho e custos, e documentar aprendizados para

Qualificações

• Experiência prática com componentes de plataformas de Machine Learning, como feature pipelines, model registries e workflows de treinamento e inferência.
• Sólidos conhecimentos de Engenharia de Software, incluindo Clean Code, testes, CI/CD e design de sistemas sustentáveis.
• Experiência com Python, PySpark e SQL.
• Conhecimento em ambientes de Kubernetes, Databricks, Terraform, Azure DevOps/Git e Azure Cloud.
• Experiência com frameworks e bibliotecas de Machine Learning como Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e ONNX.
• Familiaridade com ferramentas de model serving, como BentoML, Kedro, Seldon, KServe ou Triton Inference Server.
• Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes times e comunicar trade-offs técnicos de maneira clara.
• Forte capacidade de resolução de problemas, organização e aprendizado contínuo.
• Conhecimento ou experiência com Java será considerado um diferencial.
• Vivência com otimização de inferência, observabilidade de modelos e gerenciamento de recursos será considerada um diferencial.

Responsabilidades

• Implementar e evoluir capacidades da plataforma de Machine Learning, incluindo jobs de treinamento, serviços de inferência e soluções de batch e online serving
• Desenvolver e manter componentes do workflow de desenvolvimento de modelos, apoiando estruturação de projetos, experimentação, versionamento e reprodutibilidade
• Criar e operar soluções de observabilidade para modelos em treinamento e produção, incluindo monitoramento, logging e alertas de performance, qualidade e drift
• Apoiar deployments otimizados de modelos, trabalhando com escalabilidade, alocação de recursos e tuning de inferência
• Contribuir para que os modelos atendam requisitos de custo, qualidade, disponibilidade e SLAs
• Investigar e solucionar problemas em pipelines, workflows de treinamento e serviços de serving
• Documentar soluções, aprendizados e boas práticas para promover reutilização e consistência entre os times
• Trabalhar em parceria com equipes de Platform, SRE e Engenharia para evoluir a arquitetura e a operação da plataforma de ML
• Contribuir para iniciativas de melhoria contínua relacionadas à confiabilidade, performance e escalabilidade dos sistemas

Conhecimentos

Python

PySpark

SQL

Clean Code

CI/CD

Model Serving

Observability

Team collaboration

Formação académica

Bacharel em Ciência da Computação

Engenharia

Matemática

Ferramentas

Kubernetes

Databricks

Terraform

Azure DevOps/Git

Azure Cloud

BentoML

Kedro

Seldon

KServe

Triton Inference Server

Descrição da oferta de emprego

Junte-se a nós para construir o futuro do comércio B2B!

O BEES é uma plataforma B2B da AB InBev. Por meio do nosso ecossistema, comerciantes e varejistas de 29 países abastecem seus negócios de forma rápida, prática e segura.

No BEES sonhamos grande, lideramos com propósito e desenvolvemos tecnologia que transforma a forma como varejistas e vendedores crescem.

Cada linha de código e cada parceria são feitas à serviço de uma única missão: tornar o comércio melhor para varejistas e vendedores em todo o mundo. Aqui, seu trabalho não é apenas importante. Ele faz a diferença!

Estamos em busca de uma pessoa Mid Level Machine Learning Engineer para atuar no BEES, com base em Campinas/SP. Essa pessoa será responsável por desenvolver, evoluir e operar componentes da plataforma de Machine Learning, garantindo soluções consistentes, escaláveis e confiáveis para treinamento, deployment e serving de modelos.

O papel combina Engenharia de Software, Machine Learning e infraestrutura cloud, contribuindo para a evolução dos workflows de desenvolvimento de modelos, observabilidade, performance e eficiência operacional em parceria com times de plataforma e SRE.

O que você fará

• Implementar e evoluir capacidades da plataforma de Machine Learning, incluindo jobs de treinamento, serviços de inferência e soluções de batch e online serving
• Desenvolver e manter componentes do workflow de desenvolvimento de modelos, apoiando estruturação de projetos, experimentação, versionamento e reprodutibilidade
• Criar e operar soluções de observabilidade para modelos em treinamento e produção, incluindo monitoramento, logging e alertas de performance, qualidade e drift
• Apoiar deployments otimizados de modelos, trabalhando com escalabilidade, alocação de recursos e tuning de inferência
• Contribuir para que os modelos atendam requisitos de custo, qualidade, disponibilidade e SLAs
• Investigar e solucionar problemas em pipelines, workflows de treinamento e serviços de serving
• Documentar soluções, aprendizados e boas práticas para promover reutilização e consistência entre os times
• Trabalhar em parceria com equipes de Platform, SRE e Engenharia para evoluir a arquitetura e a operação da plataforma de ML
• Contribuir para iniciativas de melhoria contínua relacionadas à confiabilidade, performance e escalabilidade dos sistemas

O que você precisa ter

• Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou outra área quantitativa
• Experiência prática com componentes de plataformas de Machine Learning, como feature pipelines, model registries e workflows de treinamento e inferência
• Sólidos conhecimentos de Engenharia de Software, incluindo Clean Code, testes, CI/CD e design de sistemas sustentáveis
• Experiência com Python, PySpark e SQL
• Conhecimento em ambientes de Kubernetes, Databricks, Terraform, Azure DevOps/Git e Azure Cloud
• Experiência com frameworks e bibliotecas de Machine Learning como Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e ONNX
• Familiaridade com ferramentas de model serving, como BentoML, Kedro, Seldon, KServe ou Triton Inference Server
• Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes times e comunicar trade-offs técnicos de maneira clara
• Forte capacidade de resolução de problemas, organização e aprendizado contínuo
• Conhecimento ou experiência com Java será considerado um diferencial
• Vivência com otimização de inferência, observabilidade de modelos e gerenciamento de recursos será considerada um diferencial

Pessoas apaixonadas por Machine Learning, Engenharia de Software e construção de plataformas escaláveis. Se você gosta de transformar modelos em soluções robustas de produção, resolver desafios de infraestrutura e performance e trabalhar em parceria com times multidisciplinares, essa vaga é para você.

O que oferecemos

• Bônus baseado em performance*
• Bônus de assiduidade*
• Previdência privada
• Vale-refeição
• Plano de saúde, odontológico e seguro de vida