Machine Learning Engineer

Bullla; São Paulo; Presencial; BRL 200 880 - 279 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Bullla em São Paulo está buscando um especialista em Machine Learning para desenvolver e otimizar modelos de machine learning usando o ecossistema Vertex AI. O candidato ideal terá experiência significativa em Python, TensorFlow e práticas de engenharia de ML.

Esta função exige forte conhecimento em Docker e Kubernetes, além de habilidades em SQL e NoSQL. Inglês avançado é necessário para a comunicação técnica.

Qualificações

• Experiência avançada no ecossistema Vertex AI para gerenciamento do ciclo de vida de ML.
• Domínio em Python e conhecimento em R e PySpark.
• Profundo entendimento prático de frameworks modernos de Machine Learning.

Responsabilidades

• Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning.
• Realizar desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos.
• Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos de machine learning.
• Auxiliar em melhorias contínuas em códigos existentes.

Conhecimentos

Experiência com Vertex AI

Python

TensorFlow

Docker

Kubernetes

SQL

NoSQL

Inglês avançado

Ferramentas

MLflow

Apache Spark

Descrição da oferta de emprego

Descrição

Com conhecimento técnico aprofundado, é capaz de oferecer novas perspectivas de solução para problemas de dificuldade moderada. Precisando de um mínimo de orientação, começa a orientar outros profissionais e a contribuir decisivamente na tomada de decisão.

Responsabilidades e atribuições

• Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning eficientes.
• Realizar o desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento).
• Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de machine learning.
• Auxiliar e desenvolver melhorias contínuas em notebooks/códigos e trabalhos existentes, com grande quantidade de dados reais, visando melhorar seus desempenhos.
• Atuar e validar a pesquisa e seleção de dados adequados para modelos, bem como melhores métodos para representação de dados.
• Pesquisar e desenvolver o desenho, desenvolvimento, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e robôs (IA).
• Desenvolver e validar controle e monitoramento de algoritmos e modelos em produção.
• Realizar e validar estudos e análises, buscando compreender os diversos aspectos da ciência de dados. Conhecimento em Docker.

Requisitos e qualificações

• Experiência avançada no ecossistema Vertex AI para gerenciamento do ciclo de vida de ML (Vertex Pipelines, Vertex Model Registry, Vertex Feature Store).
• Sólido conhecimento no ecossistema de dados GCP para engenharia de features e processamento distribuído.
• Engenharia de ML e práticas de código.
• Domínio em Python (conhecimentos em R e PySpark/Spark são altamente desejáveis).
• Profundo entendimento prático de TensorFlow e frameworks modernos de Machine Learning.
• Sólido conhecimento na criação/entendimento de modelos estatísticos, matemáticos e algoritmos de Machine Learning.
• Experiência em conteinerização com Docker e orquestração de microsserviços com Kubernetes.
• Experiência no desenvolvimento de APIs REST e uso de ferramentas de CI/CD (ex: Jenkins, Git).
• Familiaridade com ferramentas de rastreamento de experimentos (como MLflow ou Vertex AI Experiments).
• Bancos de dados: domínio em consultas SQL e vivência com bancos de dados NoSQL (como MongoDB).
• Experiência prática trabalhando com metodologias Ágeis (Agile).
• Inglês avançado (leitura, escrita e conversação técnica).