Pessoa Engenheira de Machine Learning Pleno - Data & AI
HybridSão Paulo, São Paulo, Brazil
Job Summary
Develop and maintain recommendation, personalization, and ranking models across various product journeys. Conduct exploratory data analysis to identify user experience improvements and business opportunities. Design, train, validate, and monitor machine learning models in production environments while building and optimizing data and training pipelines. Partner with Product, Engineering, and Business teams to transform problems into data-driven solutions. Define success metrics, track model performance indicators, and execute A/B tests to validate hypotheses and drive evidence-based recommendations. Monitor model drift, health, and technical impact continuously. Document processes, architectures, and technical decisions throughout development.
Required Qualifications
- Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
- Experiência prática com desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning em ambientes produtivos.
- Conhecimento sólido de Python e bibliotecas do ecossistema de dados e ML (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, entre outras).
- Experiência com SQL para manipulação e análise de grandes volumes de dados.
- Conhecimento em fundamentos estatísticos, probabilidade e experimentação.
- Experiência com Git e boas práticas de versionamento de código.
- Conhecimento de processos de desenvolvimento de software e qualidade de código.
- Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
- Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e algoritmos de Machine Learning.
- Experiência com modelos de recomendação, personalização, ranking ou sistemas de busca.
- Conhecimento em técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
- Conhecimento sobre feature engineering, avaliação de modelos e seleção de métricas.
- Experiência em construção de pipelines de dados e ML.
- Familiaridade com conceitos de MLOps e deploy de modelos.
- Capacidade de interpretar resultados analíticos e comunicar conclusões para públicos técnicos e não técnicos.
- Experiência trabalhando em times ágeis e multidisciplinares.
- Modelo de trabalho: Híbrido em locais com escritório Globo, preferencialmente RJ, POA e SP.
Desired Qualifications
- Experiência específica com sistemas de recomendação em grande escala.
- Experiência com frameworks como TensorFlow, PyTorch.
- Vivência com plataformas de MLOps e monitoramento de modelos.
- Conhecimento em arquiteturas de inferência em tempo real (real-time serving).
- Conhecimento em engenharia de dados aplicada a Machine Learning.
- Participação em projetos de experimentação e otimização de indicadores de negócio de grande escala.
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