Backend jobs in Brazil

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Os CV's permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.

• Atuar no desenvolvimento de produtos, focando em métricas de usuários, design de experimentos e identificação de melhorias; entender o comportamento do usuário, testar funcionalidades e usar modelos preditivos para prever o sucesso do produto;
• Compreender padrões de uso, projetar testes A/B e identificar áreas potenciais de melhoria do produto;
• Transformar problemas de negócio em soluções de IA aplicáveis ao produto, definindo abordagens técnicas, métricas e apoiando o time na priorização e no roadmap;
• Coletar, tratar, estruturar e validar dados para garantir a qualidade e disponibilidade necessários ao desenvolvimento dos modelos;
• Construir, treinar, avaliar e documentar modelos de IA/ML garantindo performance, robustez e alinhamento ao uso no produto;
• Implementar e desenvolver serviços e APIs que disponibilizam modelos de IA em produção, garantindo segurança, desempenho e boa integração com o produto;
• Desenvolver e integrar microsserviços de IA ao ecossistema do produto, assegurando escalabilidade, resiliência e compatibilidade com a arquitetura existente;
• Criar e manter pipelines automatizados de versionamento, treinamento, validação e deploy contínuo de modelos de IA;
• Monitorar modelos em produção, detectar degradações, investigar incidentes e garantir operação estável com mecanismos de fallback;
• Conduzir experimentos e ajustes contínuos para aprimorar o impacto dos modelos e melhorar a experiência do usuário;
• Containerizar e orquestrar serviços de IA na nuvem, garantindo ambientes eficientes, escaláveis e com boas práticas de custo;
• Atuar colaborativamente nas rotinas ágeis, revisar código e produzir documentação técnica clara que suporte a evolução dos serviços de IA.

Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação, ou Pós‑graduação (especialização, mestrado ou doutorado) com ênfase em análise de dados, de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC.

Certificação não requerido.

• 03 anos em Atuação na área de tecnologia da informação em desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados, ciência dados, analytics ou áreas afins;
• Desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning, Deep Learning e/ou IA Generativa);
• Experiência prática comprovada em análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning, LMM, preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial;
• Experiência em linguagens de programação como Python, R, SQL, e em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, Scikit‑learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras;
• Experiência comprovada em desenvolvimento backend com Python;*
• Experiência prática em desenvolvimento de APIs RESTful;
• Domínio de frameworks como FastAPI, Django ou Flask.

• Forte compreensão de estatística, análise de dados e técnicas de machine learning, LMM;
• Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI, entre outras;
• Conhecimento de algoritmos de mineração de dados, redução de dimensionalidade, redes neurais e processamento de linguagem natural;
• Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas;
• Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e não estruturados e realizar análises exploratórias complexas, incluindo ferramentas para big data;
• Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum/Kanban) e práticas de desenvolvimento de software;
• Capacidade de traduzir resultados técnicos em insights de negócios acionáveis;
• Capacidade de assimilar e implementar modelos inovadores para a ciência de dados;
• Conhecimento sólido em bancos de dados relacionais e não relacionais;
• Prática em versionamento de código (Git) e pipelines de CI/CD;
• Compreensão de arquiteturas baseadas em microsserviços.

• Plano de Saúde
• Seguro de Vida
• Vale Alimentação ou Refeição
• Vale Transporte
• WellHub Gympass