Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning para atuar no desenvolvimento, implantação e evolução de modelos de ML em um ambiente de dados moderno, escalável e orientado a resultados. Esse profissional trabalhará de forma integrada com times de dados, analytics e negócio, apoiando a tomada de decisão baseada em dados.

Essa posição é ideal para quem gosta de transformar dados em soluções inteligentes, atuar com modelos em produção e participar de decisões estratégicas de produto e negócio.

Principais responsabilidades

• Desenvolver, treinar, validar e implantar modelos de machine learning em produção
• Criar e manter pipelines de dados e de modelos em ambiente AWS
• Garantir escalabilidade, performance e monitoramento dos modelos (MLOps)
• Trabalhar em conjunto com times de BI e Analytics, integrando resultados de modelos ao Power BI
• Analisar dados, identificar padrões e propor soluções analíticas para problemas de negócio
• Documentar soluções, modelos e pipelines de forma clara e estruturada.

Requisitos.

• +2 anos de experiência como Engenheiro(a) de Machine Learning em projetos complexos
• Formação superior em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou áreas correlatas
• Experiência com Machine Learning supervisionado e não supervisionado
• Sólidos conhecimentos em Python e bibliotecas de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou similares)
• Experiência em AWS (S3, EC2, SageMaker, Lambda, Glue, Redshift ou similares)
• Conhecimento em modelagem, manipulação e análise de dados
• Experiência em integração de dados e resultados analíticos com Power BI
• Perfil analítico, curioso e orientado a resultados
• Boa comunicação para interface com áreas técnicas e de negócio
• Autonomia, organização e senso de responsabilidade
• Interesse em aprendizado contínuo e novas tecnologias.

Diferenciais:

• Experiência com plataformas de dados como Databricks e/ou Snowflake
• Conhecimento em arquiteturas de dados modernas (Data Lake, Lakehouse)
• Vivência com práticas de MLOps, CI/CD e versionamento de modelos
• Conhecimento em SQL avançado
• Experiência em ambientes ágeis (Scrum/Kanban).

Local de trabalho:

Remoto

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