Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior

A posição exige Inglês Avançado para comunicação diária e atuação no modelo híbrido (2x por semana presencialmente em Barueri/SP).

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Especialista para atuar na concepção, desenvolvimento e execução de soluções complexas de Inteligência Artificial e Machine Learning, junto à um grande cliente da área de Birô de Crédito.

Procuramos um profissional experiente, focado em alta performance, inovação e no desenvolvimento de equipes.

O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?

• Liderar iniciativas de MLOps, automatizando o ciclo de vida completo de Machine Learning (treinamento, validação, deploy, monitoramento de data drift e model drift) e integrando modelos a microsserviços de altíssima performance.
• Projetar, otimizar e governar infraestruturas e ambientes analíticos para cientistas de dados, garantindo a estabilidade e a escalabilidade de ecossistemas corporativos baseados em Jupyter Notebooks.
• Desenhar e implementar arquiteturas de Feature Store, assegurando consistência, governança e baixa latência no fornecimento de features para treinamento (batch) e inferência de modelos (real-time).
• Orquestrar dependências e pipelines de Machine Learning em larga escala.
• Atuar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de dados e arquitetos para garantir a produtivização e governança de soluções de Inteligência Artificial.

O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?

• Graduação (Ensino Superior) em Engenharia de Software, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Ciência de Dados, Estatística ou áreas correlatas (cursando ou completo).
• Sólida e comprovada experiência na produtivização de modelos de Machine Learning em escala corporativa (MLOps).
• Experiência prática mandatória na gestão, desenho ou implementação de Feature Stores (ex: Vertex AI Feature Store, Feast ou similares).
• Domínio de programação em Python, Scala e PySpark / Apache Spark para processamento de dados em grande escala.
• Experiência prática na orquestração de workflows e pipelines de ML com Apache Airflow.
• Domínio no uso e gerenciamento de bancos de dados NoSQL (ex: BigTable ou similares).
• Vivência na configuração, suporte, otimização e integração em escala corporativa de ambientes analíticos em Jupyter Notebooks.

O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?

• Experiência com monitoramento avançado de data drift e model drift em produção.
• Conhecimentos em arquitetura de microsserviços de altíssima performance e baixíssima latência para inferência real-time.
• Certificações formais em Cloud ou MLOps (ex: GCP Professional Machine Learning Engineer, AWS Certified Machine Learning - Specialty ou Azure AI Engineer).