Brasil
Pavago
Bunge
Ingeniero Principal de Machine Learning
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonGCPDockerKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
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Ciudad : Sao Paulo
Estado : São Paulo (BR-SP)
País : Brasil (BR)
Número de solicitud : 43238
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Bunge tiene una emocionante oportunidad disponible para un Ingeniero Principal de Machine Learning. En este puesto, formará parte de un equipo global que trabaja en proyectos desafiantes y significativos que impactan las actividades comerciales principales. Desde 1818, Bunge ha conectado a agricultores con consumidores para suministrar alimentos, piensos y combustible esenciales al mundo. Mirando hacia el futuro, nuestra ambición es reinventarnos continuamente, aprovechando los datos para estar a la vanguardia de la analítica, la tecnología y el talento para cumplir nuestro propósito de una manera mejor, más rápida y más sencilla. Bunge se compromete a operar y prosperar en el mundo digital, creando equipos ágiles de clase mundial donde los compañeros de equipo están facultados y alentados a colaborar, probar y aprender para tener éxito.
Lo más importante es que, en todo lo que hacemos, vivimos nuestros valores:
- Actuar como un solo equipo fomentando la inclusión, la colaboración y el respeto
- Impulsar la excelencia siendo ágiles, innovadores y eficientes
- Hacer lo correcto actuando de forma segura, ética y sostenible
Si esto suena como usted, ¡únase a nosotros! Valoramos e invertimos en personas que creen en nuestro propósito y están emocionadas de vivirlo todos los días: personas que son #ProudtoBeBunge
En Bunge, las personas no solo vienen a trabajar, vienen a crecer, resolviendo desafíos que impactan directamente al mundo con un equipo diverso de pensadores y hacedores. Bunge ofrece un sólido paquete de compensación y beneficios, un generoso programa de tiempo libre remunerado, acuerdos de trabajo flexibles y oportunidades de progreso. Nuestro entorno de trabajo híbrido proporciona un equilibrio entre el trabajo en la oficina y el trabajo remoto.
Descripción general
Buscamos ingenieros de GCP Machine Learning (MLE). Con sólida experiencia en el despliegue de soluciones de machine learning en producción mediante la utilización de herramientas/algoritmos de última generación y metodologías que siguen DevOps y un proceso de desarrollo basado en pruebas. Los MLE trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos y los ingenieros de datos, guiándolos para que se centren no solo en el rendimiento del modelo y la canalización, sino también en la estabilidad de la entrega, la reproducibilidad y la escalabilidad de un producto de software.
Funciones esenciales
- Colaborar con los científicos de datos para probar y escalar nuevos algoritmos a través de pilotos y, posteriormente, industrializar las soluciones a escala
- Influir, construir y mantener la infraestructura de datos a gran escala necesaria para los proyectos de IA, e integrarla con la infraestructura/servicio de TI externo para proporcionar una solución e2e
- Aprovechar la comprensión de la arquitectura de software y los patrones de diseño de software para escribir código escalable, mantenible, bien diseñado y preparado para el futuro
- Diseñar, desarrollar y mantener el marco para la canalización analítica
- Desarrollar componentes comunes para abordar los puntos débiles en el proyecto de machine learning, como la gestión del ciclo de vida del modelo, el almacén de características y la evaluación de la calidad de los datos
- Proporcionar aportes y ayudar a implementar marcos y herramientas para mejorar la calidad de los datos
- Trabajar en equipos ágiles multifuncionales de ingenieros de software/machine learning altamente cualificados, científicos de datos, diseñadores, gerentes de producto y otros para construir el ecosistema de IA dentro del Grupo
- Entregar a tiempo, demostrando un fuerte compromiso para cumplir con la misión del equipo y el backlog acordado
- Unir fuerzas con nuestro personal de Desarrollo de Software, Ciencia de Datos y DevOps para comprender sus requisitos y construir soluciones automatizadas y bien arquitectadas, como CI/CD, canalizaciones de datos o infraestructura de despliegue utilizando la plataforma Google Cloud.
Cualificaciones
- Licenciatura, o una combinación de años de experiencia y educación, en informática, tecnología de la información o un campo relacionado (o experiencia laboral equivalente).
- Al menos 5 años de experiencia comprobada y práctica como ingeniero de DevOps con los principales servicios de nube pública, con preferencia por los servicios de GCP, incluidos, entre otros, Compute Engine, GKE, Big Query, Cloud Run y Cloud Composer. Puntos extra si ha obtenido certificaciones profesionales de Google Cloud (como Arquitecto, Ingeniero de Datos o DevOps).
- Desempeña un papel importante en el desarrollo de otros perfiles junior, actúa como consultor técnico para los gerentes de producto y es valorado como un activo para cualquier proyecto de ciencia de datos. Experto en el dominio y asesor funcional para las partes interesadas del negocio.
- Capacidad para aplicar las mejores prácticas de desarrollo de software en el proyecto de machine learning, incluidas pruebas unitarias, integración de DevOps, gestión de versiones, desarrollo basado en pruebas, etc. Capacidad para automatizar el proceso de desarrollo del proyecto de machine learning aprovechando herramientas y tecnología de última generación como contenedores, integración y entrega continuas, herramientas de orquestación
- Familiarizado con al menos una de las principales soluciones en la nube, preferiblemente GCP. Capaz de recomendar y seleccionar los servicios adecuados disponibles en la nube para abordar problemas técnicos.
- Buena comprensión y experiencia con principios de diseño de software y patrones de diseño. Capacidad para transformar modelos de machine learning de prueba de concepto en soluciones escalables.
- Buena comprensión de la metodología ágil y scrum, manteniendo al equipo enfocado en entregar valor comercial.
- Automotivado con fuertes habilidades de resolución de problemas y aprendizaje.
- Flexibilidad ante los cambios en la dirección del trabajo a medida que se desarrolla el proyecto.
- Cree en una cultura no jerárquica de colaboración, transparencia, seguridad y confianza. Trabajar con un enfoque en la creación de valor, el crecimiento y el servicio a los clientes con total propiedad y responsabilidad.
- Experiencia demostrable en Terraform
- Haber implementado soluciones de Kubernetes y Docker (o motor de contenedor similar). Haber construido soluciones de monitoreo a gran escala con Google Cloud Monitoring u otras herramientas (por ejemplo, Datadog, Sentry, Prometheus, Grafana, SolarWinds).
- Conocimiento de Python y cualquier otro lenguaje de scripting (por ejemplo, Bash). Si tiene experiencia en la creación de productos de Plataforma de Datos y con tecnologías de big data como Spark, es una ventaja.
- Fluidez en inglés.
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En Bunge (NYSE: BG), nuestro propósito es conectar a los agricultores con los consumidores para suministrar alimentos, piensos y combustible esenciales al mundo. Como proveedor líder de soluciones de agronegocios, nuestro equipo de aproximadamente 37,000 empleados dedicados se asocia con agricultores de todo el mundo para mover productos agrícolas desde donde se cultivan hasta donde se necesitan, de formas más rápidas, inteligentes y eficientes. Somos líderes mundiales en origen, almacenamiento, distribución, procesamiento y refinación de granos, ofreciendo una amplia cartera de aceites, grasas y proteínas de origen vegetal. Trabajamos junto a nuestros clientes en ambos extremos de la cadena de valor para ofrecer productos de calidad y desarrollar soluciones innovadoras y personalizadas que aborden las necesidades cambiantes de los consumidores. Con más de 200 años de experiencia y presencia en más de 50 países, estamos comprometidos a fortalecer la seguridad alimentaria mundial, promover la sostenibilidad y ayudar a las comunidades a prosperar donde operamos. Bunge tiene su oficina registrada en Ginebra, Suiza, y su sede corporativa en St. Louis, Missouri. Obtenga más información en Bunge.com.
Cada día, nuestra gente ejemplifica estos valores, que representan a Bunge en su esencia:
- Somos un solo equipo: colaborativo, respetuoso, inclusivo
- Lideramos el camino: ágiles, empoderados, innovadores
- Hacemos lo correcto: seguridad, sostenibilidad, con integridad
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