Ofertas de emprego Engenheiro de Machine Learning

Sobre o trabalho Engenheiro de Machine Learning

1. Engenheiro de Machine Learning

Objetivo da posição

Atuar no desenvolvimento, implementação e evolução de modelos de Machine Learning, transformando dados em soluções inteligentes aplicáveis aos desafios de negócio do Grupo Senff, com foco em eficiência operacional, inteligência analítica e automação de processos.

Principais responsabilidades

  • Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos de Machine Learning.
  • Construir pipelines de preparação, tratamento e transformação de dados.
  • Aplicar técnicas de classificação, regressão, clustering e detecção de anomalias.
  • Desenvolver soluções preditivas para apoiar a tomada de decisão e a identificação de oportunidades de negócio.
  • Integrar modelos de ML a sistemas, APIs e aplicações corporativas.
  • Implementar práticas de MLOps para versionamento, implantação, monitoramento e retreinamento de modelos.
  • Monitorar a performance dos modelos em produção, identificando desvios e oportunidades de melhoria.
  • Trabalhar em conjunto com os times de Ciência de Dados, Engenharia de Software, Dados e Infraestrutura.
  • Garantir qualidade, segurança, rastreabilidade e governança dos modelos desenvolvidos.

Requisitos técnicos

  • Experiência sólida com Python aplicado a Machine Learning.
  • Domínio de bibliotecas como Scikit-learn, Pandas, NumPy e, preferencialmente, PyTorch ou TensorFlow.
  • Experiência com construção e avaliação de modelos preditivos.
  • Conhecimento em SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
  • Experiência com APIs REST e integração de modelos a aplicações.
  • Conhecimento em Docker, Git e práticas de CI/CD.
  • Experiência com pipelines de ML, monitoramento e versionamento de modelos.
  • Conhecimento de cloud computing e ambientes de produção.

Diferenciais

  • Experiência com MLflow, Kubeflow ou ferramentas equivalentes de MLOps.
  • Conhecimento em AWS, Azure ou Google Cloud.
  • Experiência em ambientes financeiros, meios de pagamento, crédito, prevenção a fraudes ou análise de risco.
  • Conhecimento em processamento de dados em larga escala e arquitetura distribuída.

Presencial em Curitiba/PR