Engenheiro de Machine Learning Pleno

2 semanas atrás

Brasil Cadastra Tempo inteiro
Description

Quer fazer a diferença na nova economia e transformar pessoas e negócios para prosperarem? Vem pra Cadastra.

Nossa área de Data, Analytics & AI é um dos pilares estratégicos da companhia e atua como um hub de inteligência que conecta engenharia de dados, digital analytics, business intelligence e AI em projetos nacionais e internacionais.

Como Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno, você será responsável por desenvolver e manter pipelines de ML e MLOps escaláveis, seguros e documentados em ambientes Google Cloud Platform, com foco em soluções preditivas para varejo, operacionalizando modelos em produção e contribuindo para a arquitetura e governança das iniciativas de IA dos nossos clientes.

Essa posição é para atuar no modelo remoto.

Responsibilities

No nosso Data Hub você terá o desafio de:

  • Operacionalização de Modelos (MLOps): Atuar no deploy de modelos de Machine Learning, transformando protótipos (notebooks) em produtos escaláveis e prontos para produção.
  • Construção de Pipelines: Desenvolver e manter pipelines automatizados de treinamento, validação e inferência (batch e real-time).
  • Qualidade de Código: Refatorar códigos de modelagem visando performance, legibilidade e boas práticas de engenharia de software (testes unitários, modularização).
  • Monitoramento: Implementar estratégias de monitoramento de modelos em produção (data drift, concept drift e performance de API).
  • Infraestrutura: Gerenciar e otimizar recursos computacionais em ambiente cloud (GCP) para execução dos jobs de ML.
  • Governança de Modelos: Manter o registro de experimentos e versionamento de modelos (Model Registry) organizado.
  • Colaboração: Atuar como ponte técnica entre os times de Ciência de Dados e Engenharia de Dados.
Prerequisites

O que a Cadastra espera de você:

Obrigatórios

  • Programação Sólida: Domínio de Python com foco em Engenharia de Software (Orientação a Objetos, Design Patterns) e SQL.
  • Cloud Computing: Experiência com ambientes cloud (AWS ou Azure/GCP).
  • ML Lifecycle: Entendimento claro do ciclo de vida de um modelo de ML (do treinamento ao serving).
  • MLOps Tools: Experiência prática com ferramentas de rastreamento e registro de experimentos (ex: MLflow, Weights & Biases).
  • Containerização: Conhecimento em Docker para criaço de imagens e ambientes reprodutíveis.
  • APIs: Experiência no desenvolvimento de APIs para servir modelos (FastAPI ou Flask ).
  • Versionamento: Uso fluente de Git e fluxos de trabalho colaborativos.

Desejáveis

  • Conhecimento em orquestradores de fluxo (Airflow ou similares).
  • Experiência com CI/CD aplicado a Machine Learning (CML, GitHub Actions).
  • Familiaridade com Feature Stores.
  • Noções de Kubernetes.
  • Experiência com bibliotecas de processamento distribuído (Spark/PySpark).
  • Vivência anterior com modelos de NLP ou Visão Computacional em produção.

Comportamentais

  • Perfil "hands-on" com foco em automação.
  • Capacidade de traduzir requisitos de cientistas de dados para soluções técnicas robustas.
  • Curiosidade técnica para testar novas ferramentas do ecossistema de MLOps.
  • Boa comunicação para alinhar expectativas entre times técnicos.
Experiences

O que oferecemos:

  • Vale alimentação e refeição no cartão FLASH
  • Auxílio Home Office no cartão FLASH
  • Plano de saúde
  • Plano odontológico
  • Day off de aniversário + valor depositado no cartão FLASH
  • Licença-maternidade e paternidade estendida
  • Participação nos lucros (PLR)
  • Seguro de vida
  • Auxílio creche
  • Bônus por indicação
  • Vale-transporte
  • Clude | Plataforma de Saúde
  • Total Pass 

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