Machine Learning Engineer | Senior (Remote)

Compass-Uol; Brasil; Remote; BRL 180,000 - 300,000; Full time

Job summary

A Compass-Uol está recrutando um ML Engineer para industrializar o modelo central de uma plataforma VoC (Voice of the Customer).

Você irá transformar modelos em notebooks em pipelines na AWS, estruturar o ciclo de MLOps e desenvolver pipelines de treinamento e inferência no SageMaker, assegurando governança e reprodutibilidade.

Qualifications

• 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.

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.

Skills

Python

PyTorch

Machine Learning

MLOps

Version control

Statistical validation

Model comparison

Graph Neural Networks

PyTorch Geometric

NetworkX

scikit-learn

FAISS

Explainability

Education

Tools

AWS SageMaker

SageMaker Pipelines

SageMaker Jobs

SageMaker Model Registry

GPU

Job description

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.