Machine Learning Engineer

Smart Consulting; Porto; Presencial; EUR 45 000 - 65 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Smart Consulting em Porto procura um Senior Machine Learning Engineer para integrar projetos inovadores em MLOps e Machine Learning. Você será responsável por desenvolver e manter pipelines de dados, construir APIs para modelos, e colaborar com Data Scientists. O candidato ideal deve ter mais de 5 anos de experiência em engenharia, sólido conhecimento em Python e experiência com MLOps, Docker e AWS. Oferecemos um ambiente colaborativo focado em boas práticas de desenvolvimento e escalabilidade.

Qualificações

• +5 anos de experiência como Backend Engineer e/ou Machine Learning Engineer.
• Experiência sólida em Python focada na produção.
• Experiência em construir pipelines de ML end-to-end.
• Experiência em desenvolver APIs para servir modelos.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados e Machine Learning end-to-end.
• Construir serviços e APIs para disponibilização de modelos.
• Trabalhar na operacionalização de modelos (deployment, scaling, monitoring).
• Garantir qualidade de código, dados e pipelines (testing, validation).
• Colaborar com Data Scientists para levar modelos da experimentação à produção.

Conhecimentos

Experiência em Python

Construção de sistemas de ML end-to-end

Experiência com MLOps

Desenvolvimento de APIs para modelos

SQL e/ou NoSQL

Experiência em Docker e Kubernetes

Tomar decisões técnicas

Ferramentas

AWS

Docker

Kubernetes

Descrição da oferta de emprego

Na Smart Consulting, vais integrar projetos inovadores onde dados e inteligência artificial são o motor da decisão. Procuramos um Senior Machine Learning Engineer com forte experiência em Python e foco em construção de sistemas de Machine Learning em produção.

Este papel é maioritariamente focado em MLOps, ML Platform e infraestrutura, com responsabilidade em todo o ciclo de vida dos modelos — desde pipelines de dados até deployment e monitorização.

O foco não será investigação ou desenvolvimento de modelos GenAI de raiz, mas sim operacionalização, escalabilidade e integração de modelos em ambientes produtivos.

Se gostas de construir sistemas robustos de ML end-to-end — vais sentir-te em casa.

Como será o teu dia a dia

• Desenvolver e manter pipelines de dados e Machine Learning end-to-end
• Construir serviços e APIs para disponibilização de modelos
• Trabalhar na operacionalização de modelos (deployment, scaling, monitoring)
• Garantir qualidade de código, dados e pipelines (testing, validation)
• Colaborar com Data Scientists para levar modelos da experimentação à produção
• Monitorizar modelos em produção (performance, drift, falhas)
• Resolver problemas em produção e otimizar sistemas existentes
• Participar em decisões de arquitetura e escolha de tecnologias
• Mentorar outros elementos da equipa

O que procuramos

• +5 anos de experiência como Backend Engineer e/ou Machine Learning Engineer
• Experiência sólida em Python (produção)
• Experiência a construir pipelines de ML end-to-end
• Experiência a desenvolver APIs para servir modelos
• Experiência com SQL e/ou NoSQL
• Experiência com práticas de MLOps
• Experiência com cloud (preferencialmente AWS)
• Experiência com Docker e Kubernetes
• Capacidade de tomar decisões técnicas e liderar iniciativas
• Cloud: AWS (SageMaker, S3, serviços de ML)
• Containers & Orquestração: Docker, Kubernetes
• Observabilidade: Monitorização de modelos e pipelines (tools diversas)

O que vais encontrar

• Projetos com forte componente de dados e Machine Learning em produção
• Foco em engenharia, escalabilidade e boas práticas de desenvolvimento
• Ambiente colaborativo com Data Engineers e Data Scientists
• Cultura de decisão técnica e melhoria contínua