Machine Learning Developer Opportunity

1 dia atrás


Belo Horizonte, Brasil Bebeemachinelearning Tempo inteiro

About the RoleWe are seeking a skilled Machine Learning Engineer to join our team.As a Machine Learning Engineer, you will be responsible for designing, developing, and deploying scalable machine learning systems and end-to-end pipelines on AWS.You will partner with data scientists, software engineers, and product teams to define requirements, select algorithms, and deliver impactful ML solutions.Your expertise in architecting, optimizing, and maintaining ML infrastructure will be invaluable to our organization.Key ResponsibilitiesDesign and develop scalable, production-ready machine learning systems and end-to-end pipelines on AWS.Partner with data scientists, software engineers, and product teams to define requirements and deliver impactful ML solutions.Architect, optimize, and maintain ML infrastructure, including data ingestion, model training, deployment, serving, monitoring, and lifecycle management using AWS services.Lead the data preparation and feature engineering process to ensure data quality, integrity, and scalability across large datasets.Implement and optimize ML models, including supervised, unsupervised, deep learning, NLP, recommendation systems, with a focus on performance, accuracy, and reliability.Build and manage robust data pipelines and orchestration workflows to support ML systems at scale.Integrate models into backend services and APIs to ensure seamless interaction with applications and end-users.Contribute to MLOps practices, including CI/CD for ML, model registries, experiment tracking, automated retraining, and infrastructure-as-code provisioning.Utilize Infrastructure-as-Code tools such as Terraform, AWS CDK, or CloudFormation to build and maintain scalable, secure ML infrastructure.Minimum QualificationsAdvanced written and oral English proficiency.Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Machine Learning, Data Science, or a related field.7+ years of professional experience designing, building, and deploying machine learning models in production environments.Strong hands-on experience with AWS for ML workflows (data pipelines, model training, deployment, and monitoring).Expert proficiency in Python and ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn.Proficiency with TypeScript for building ML-integrated backend services and automation workflows.Experience with Infrastructure-as-Code tools (Terraform, AWS CDK, or CloudFormation) for deploying ML infrastructure.Strong knowledge of data processing and analysis tools (Pandas, NumPy, SQL) and orchestration workflows.Proven track record deploying ML systems into production and integrating them into real products or services at scale.Experience with containerization (Docker), orchestration (Kubernetes), and MLOps best practices.BenefitsMacbook Purchase SupportWellbeing Support



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