Python jobs in United States

O seu papel como Software Engineer Senior (E3)

• Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python, desde a definição de arquitetura até testes e rollout em produção;
• Projetar e evoluir sistemas com foco em automação e Inteligência Artificial, direcionados à eficiência operacional do grupo SBF;
• Construir pipelines robustos de dados, arquiteturas de ML / AI e integrações com sistemas de automação;
• Garantir funcionalidade, manutenibilidade, escalabilidade e qualidade, aplicando boas práticas de engenharia e testes;
• Atuar no desenho de soluções com arquitetura evolutiva, avaliando constantemente novas tecnologias em IA, frameworks de ML / DL e práticas de automação;
• Colaborar com a evolução técnica do time, disseminando práticas de MLOps, testes de modelos, monitoramento e reprodutibilidade de experimentos;
• Trabalhar em um ambiente colaborativo, com pair programming, feedbacks contínuos e cultura de alta performance.

• Proficiência avançada em Python (orientação a objetos, concorrência, boas práticas de código);
• Experiência em frameworks de Machine Learning / Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn);
• Conhecimento em MLOps:
• pipelines de treinamento, versionamento de modelos (MLflow, DVC) e deploy em produção;
• Experiência com arquiteturas distribuídas e microsserviços;
• Conhecimento em Docker & Kubernetes para implantação escalável de modelos e serviços;
• Conhecimento em observabilidade e monitoramento aplicados a sistemas de IA e automação;
• Sólida prática em testes unitários, integração e validação de modelos;
• Capacidade de trabalhar em ambiente multifuncional e colaborativo, com autonomia;
• Embasamento teórico em ciência de dados, aprendizado de máquina e boas práticas de engenharia de software (DDD, design de código, paradigmas);
• Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

• Google Cloud AI / ML Services (Vertex AI, AI Platform);
• Continuous Integration & Delivery aplicados a ML (CI / CD para pipelines de dados e modelos);
• Ferramentas de processamento de dados em streaming (Kafka, Pub / Sub);
• Boas práticas de DataOps e integração com times de dados e automação.