Mid ML Engineer - Hybrid (Lisbon)

Ankix; Lisboa; Hybrid; EUR 45,000 - 70,000; Full time

Benefits offered by this job

Formação contínua

Comunidade no WhatsApp

Descontos em saúde e bem-estar

Job summary

A Ankix, com mais de 25 anos de experiência no setor tecnológico, está a recrutar um Mid Machine Learning Engineer para regime híbrido em Lisboa. Procuramos alguém com formação superior em Engenharia informática e mais de 3 anos de experiência em ML, com conhecimentos avançados de Python, APIs em FastAPI/Flask e práticas de ML Ops.

Competências em Scikit-learn, TensorFlow e/ou PyTorch, bem como Docker/Kubernetes e CI/CD (GitHub Actions ou Jenkins) são valorizadas.

Qualifications

• Formação Superior em Engenharia informática ou similar.
• Mais de 3 anos de experiência em Machine Learning.
• Bons conhecimentos de Python, including estruturação de projetos, OOP e design patterns, código reutilizável e testável, pytest / unittest.
• Experiência com AWS, GCP ou Azure.
• Experiência com CI/CD, nomeadamente GitHub Actions ou Jenkins.
• Bons conhecimentos de SQL.
• Experiência com Scikit-learn, TensorFlow e/ou PyTorch.
• Experiência com Docker e/ou Kubernetes.
• Experiência na criação de APIs de serving com FastAPI ou Flask.
• Conhecimentos de model optimization e compression.
• Conhecimentos de práticas MLOps: Git, Pull Requests, Code Reviews e versionamento de modelos.
• Fluente ingles.

Responsibilities

• A combinar com o_manager; não identificado no texto.

Skills

Python

Cloud platforms

CI/CD

SQL

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Docker

Kubernetes

FastAPI

Flask

pytest/unittest

ML Ops

Inglês fluente

Education

Engenharia informática ou equivalente

Tools

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

Jenkins

FastAPI

Flask

pytest

unittest

Job description

A Ankix, com mais de 25 anos de experiência no setor tecnológico, está a recrutar um Mid Machine Learning Engineer para regime híbrido em Lisboa. Procuramos alguém com formação superior em Engenharia informática e mais de 3 anos de experiência em ML, com conhecimentos avançados de Python, APIs em FastAPI/Flask e práticas de ML Ops.

Competências em Scikit-learn, TensorFlow e/ou PyTorch, bem como Docker/Kubernetes e CI/CD (GitHub Actions ou Jenkins) são valorizadas.