Machine Learning Engineer Especialista II (Diretoria de Dados - Consumidor)
RemoteBrazil
Job Summary
Build end-to-end machine learning pipelines covering data preparation, code optimization, and model training/prediction automation. Monitor data quality, efficiency, and cost metrics while leading technical MLOps practices and defining development standards. Design cloud-native data and AI architectures on GCP, AWS, or Azure, including Gen AI pipelines that convert unstructured to structured data. Develop pilots with business units to prototype concepts and prove value. Leverage Python, SQL, and frameworks like Airflow, Kubeflow, and Vertex AI to deliver scalable batch workflows. Collaborate across diverse seniority levels in a dynamic environment focused on consumer data insights.
Required Qualifications
- Machine Learning Engineer
- Construção de pipelines de Machine Learning de ponta a ponta: incluindo preparação de dados, otimização de código, automatização de rotinas de treino e predição de modelos
- Monitoramento de métricas de qualidade, eficiência, custo e uso de produtos de dados
- Liderança técnica no processo de MLOps do time, definindo boas práticas de desenvolvimento e sustentação de soluções
- Desenvolvimento de arquiteturas em nuvem para soluções de dados e IA (GCP, AWS, Azure)
- Construção de pipelines de dados com modelos de Gen AI embarcados (ex: preparação de dados não estruturados para estruturados)
- Desenvolvimento de pilotos junto à área para prototipação de conceitos e prova de valor
- Conhecimentos sólidos em Programação e Machine Learning (modelagem supervisionada, não supervisionada e com IA generativa)
- Fluente em Python e SQL
- Sólidos conhecimentos do ciclo de vida de modelos de machine learning, além de experiência com arquiteturas e workflows de desenvolvimento de soluções de machine learning em batch
- Experiência com frameworks de Agentes
- Experiência profissional com serviços de cloud, bem como com o uso de containers/Docker
- Construção de pipelines de dados/ML com ferramentas de mercado (ex.: Airflow, Kubeflow, Vertex AI)
- Formação ou conhecimentos nas áreas de machine learning, big data ou sistemas computacionais
- Facilidade para aprender novas ferramentas e tecnologias e conforto em desenvolver novas maneiras de resolver problemas por meio de machine learning
- Cultura de documentação: documentar processos, postmortems, APIs
- Experiência com desenvolvimento de código assistido por IA (GitHub Copilot, Claude Code)
- Pensamento analítico e criativo para desenvolver soluções que atendam diferentes tipos de necessidades
- Boas habilidades de comunicação para explicar resultados complexos de forma clara
Desired Qualifications
- Experiência com modelos de Recomendação
- Conhecimento em desenvolvimento de código seguro (OWASP) e uso ético de dados e IA
- Experiência com webscraping de dados em alta escala
- Conhecimento em frameworks de processamento de dados distribuídos, como Apache Spark e Apache Beam
- Mestrado / Doutorado acadêmico
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