AI/Machine Learning Sênior

Há 14 horas


Barueri São Paulo, Estado de São Paulo, Brasil Gft Brasil Tempo inteiro

O que buscamos: Profissional para atuar na liderança técnica de projetos de Machine Learning e Deep Learning, responsável por garantir que os modelos sejam escaláveis, performáticos e confiáveis em ambientes de produção. Atuação em um ambiente dinâmico, com espaço para inovação e evolução contínua da arquitetura de ML. Oportunidade 100% remota. Responsabilidades: Liderar o ciclo de vida completo da implementação de modelos de Machine Learning e Deep Learning, desde a prova de conceito até a produção. Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados e engenheiros de software para traduzir protótipos de modelos em soluções escaláveis e performáticas. Desenvolver e otimizar pipelines de dados e de inferência para garantir o desempenho e a confiabilidade dos modelos em ambientes de produção. Implementar as melhores práticas de MLOps, incluindo versionamento de modelos, monitoramento, logging e automação de deploy. Identificar e resolver desafios de engenharia complexos relacionados à escalabilidade, latência e custo de inferência de modelos. Garantir a qualidade, robustez e interpretabilidade dos modelos implementados. Contribuir para a evolução da arquitetura de Machine Learning e Deep Learning, buscando constantemente novas tecnologias e abordagens. Mentorar membros menos experientes da equipe, compartilhando conhecimento e melhores práticas. Requisitos e Qualificações: Proficiência comprovada na implementação e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning em ambientes de produção (Sagemaker, Glue e EMR). Experiência prática com frameworks populares de ML/DL, como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. Sólida experiência em linguagens de programação como Python. Familiaridade com conceitos de MLOps e ferramentas relacionadas (ex: MLflow, Kubeflow, Sagemaker). Conhecimento em arquiteturas de microsserviços e computação em nuvem (AWS). Experiência com bancos de dados e ferramentas de processamento de dados (SQL, Spark, Kafka). Descrição comportamental: Procuramos uma pessoa que: Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições. Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento. Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina. Tenha habilidades de resolução de problemas. Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo. Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico. Big enough to deliver – small enough to care. #VempraGFT #VamosVoarJuntos #ProudToBeGFT.


Formação Acadêmica:

Não informado


Salário:

A combinar


Cargo:

Outros


Empresa:

Gft Brasil


Serviços de TI.


Ramo:

Informática/ Tecnologia


(CK)

  • São Paulo, São Paulo, Estado de São Paulo, Brasil Acelera RH Tempo inteiro

    Descrição da vaga Atribuições: O Engenheiro de Machine Learning (ML) será responsável por desenvolver, implementar e gerenciar modelos de machine learning em ambiente de produção, garantindo a escalabilidade, confiabilidade e desempenho das soluçõe. Este profissional será o ponto focal para a produtização de modelos, com foco na criação e...


  • São Paulo, São Paulo, Brasil GFT Tempo inteiro R$80.000 - R$120.000 por ano

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  • Machine Learning Engineer

    1 semana atrás


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  • São Paulo, São Paulo, Brasil Engineering Brasil Tempo inteiro R$80.000 - R$120.000 por ano

    Qual será o seu papel? Trabalhar dados de diversas fontes e formatos para treinamento e validação de modelos;Escalar modelos em produção;Servir modelos;Definir serviços, funções, componentes da arquitetura do produto;Desenhar arquiteturas de dados (por exemplo Data Mesh, MLOps e Gen AI)Automatizar pipelines de dados e modelos (AIOps/DevOps);Criar...


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  • São Paulo, Estado de São Paulo, Brasil Engineering Brasil Tempo inteiro

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  • Machine Learning Engineer

    2 semanas atrás


    São Paulo, São Paulo, Brasil First Help Financial Tempo inteiro R$18.000 - R$40.000 por ano

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