Machine Learning Engineer | Senior (Remote)

Compass UOL; Brasil; Teletrabalho; BRL 180 000 - 280 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Compass UOL busca um ML Engineer para industrializar o modelo central de uma plataforma VoC. Você transformará notebooks em pipelines escaláveis na AWS, estruturando o ciclo de MLOps e garantindo governança de modelos com versionamento e reprodutibilidade.

É desejável experiência com PyTorch Geometric, Graph Neural Networks e ferramentas como NetworkX, scikit-learn e FAISS, além de validação estatística de modelos para paridade entre versões.

Qualificações

• Experiência com Python em ambiente produtivo.
• Experiência com PyTorch e desenvolvimento de modelos de ML.
• Experiência com AWS SageMaker, incluindo Jobs, Pipelines, Model Registry e GPU.
• Experiência com MLOps, versionamento e reprodutibilidade de modelos e experimentos.
• Conhecimento em validação estatística e comparação de modelos.

Responsabilidades

• Atuar como ML Engineer na industrialização do modelo central de uma plataforma VoC.
• Transformar modelos em notebooks em pipelines produtivos, escaláveis e parametrizados na AWS.
• Estruturar o ciclo de MLOps, com governança de modelos e reprodutibilidade.
• Desenvolver pipelines de treinamento e inferência no SageMaker.
• Validar estatisticamente a paridade entre modelos atuais e migrados para produção.
• Evoluir a plataforma VoC com integração de dados de diferentes canais.

Conhecimentos

Python

PyTorch

AWS SageMaker

MLOps

validação estatística

Ferramentas

PyTorch Geometric

NetworkX

scikit-learn

FAISS

Graph Neural Networks

Descrição da oferta de emprego

Job description

.

Main responsibilities

• Atuar como ML Engineer na industrialização do modelo central de uma plataforma de Voice of the Customer (VoC);
• Transformar modelos desenvolvidos em notebooks em pipelines produtivos, escaláveis e parametrizados na AWS;
• Estruturar o ciclo de MLOps, garantindo versionamento, reprodutibilidade e governança dos modelos;
• Desenvolver pipelines de treinamento e inferência no SageMaker;
• Validar estatisticamente a paridade de score entre o modelo atual e o modelo migrado para produção;
• Atuar na evolução da plataforma de VoC, que integra dados de diferentes canais para geração de insights de negócio.

Requirements and skills

• Experiência com Python em ambiente produtivo;
• Experiência com PyTorch e desenvolvimento de modelos de Machine Learning;
• Experiência com AWS SageMaker, incluindo Jobs, Pipelines, Model Registry e GPU;
• Experiência com MLOps, versionamento e reprodutibilidade de modelos e experimentos;
• Conhecimento em validação estatística e comparação de modelos.
• Diferenciais: experiência com PyTorch Geometric e Graph Neural Networks (GNN), conhecimento em NetworkX, scikit-learn e FAISS, e experiência com explicabilidade de modelos de Machine Learning.