* Salário: R$ 12.000 a R$ 20.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Engenharia
Nível: Senior
Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios.
Se você gosta de desafios, aprendizado constante e valoriza as conexões pessoais, junte-se a nós!
# Valorizamos a diversidade e acreditamos que ela é fundamental para a inovação e entregas de valor aos nossos clientes. Todas as nossas vagas são destinadas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com a posição, venha fazer parte do nosso time!
O QUE BUSCAMOS?
Buscamos Engenheiros(as) de Machine Learning Sênior, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em Maringá, São Paulo e Chicago (EUA), mas a nossa atuação é remota: por aqui preferimos chamar de anywhere office.
O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?
- Desenvolver e otimizar pipelines de Machine Learning em Databricks.
- Implementar modelos preditivos e de aprendizado de máquina usando Python.
- Gerenciar o versionamento de experimentos e modelos com MLflow.
- Containerizar aplicações e pipelines de ML utilizando Docker.
- Trabalhar com grandes volumes de dados e arquiteturas escaláveis.
- Colaborar com times de dados e negócio para entregar soluções de ML de ponta a ponta.
- Aprender e utilizar ferramentas do ecossistema Azure, como DataFactory e Synapse, conforme necessidade do projeto.
O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?
- Experiência sólida com Python para Machine Learning.
- Experiência prática em Databricks (desenvolvimento de notebooks, integração de dados e ML pipelines).
- Experiência com MLflow para versionamento de modelos e rastreamento de experimentos.
- Experiência com Docker para containerização de aplicações e pipelines de ML.
- Forte conhecimento em Machine Learning, incluindo pré-processamento de dados, feature engineering e modelagem.
- Experiência com versionamento de código (Git) e práticas de CI/CD para ML.
- Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e arquiteturas distribuídas.
O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?
- Experiência prévia com Azure Data Factory e Synapse.
- Experiência em MLOps e implantação de modelos em produção.
- Experiência com frameworks como PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn.
- Experiência em cloud computing (Azure, AWS ou GCP).
- Familiaridade com SQL e otimização de consultas em grandes bases de dados.
ETAPAS DO PROCESSO:
- Inscrição
- Fit cultural
- Entrevista técnica
- Entrevista com o cliente
- Contratação