Brésil
Pavago
Bunge
Ingénieur Principal Machine Learning
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonGCPDockerKubernetesTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
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Ville : Sao Paulo
État : São Paulo (BR-SP)
Pays : Brésil (BR)
Numéro de demande : 43238
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Bunge propose une opportunité passionnante pour un poste d'Ingénieur Principal Machine Learning. Dans ce rôle, vous ferez partie d'une équipe mondiale travaillant sur des projets stimulants et significatifs ayant un impact sur les activités principales de l'entreprise. Depuis 1818, Bunge connecte les agriculteurs aux consommateurs pour fournir de la nourriture, de l'alimentation animale et du carburant essentiels au monde entier. Tournés vers l'avenir, notre ambition est de nous réinventer continuellement, en tirant parti des données pour être à la pointe de l'analytique, de la technologie et des talents afin d'accomplir notre mission de manière meilleure, plus rapide et plus simple. Bunge s'engage à opérer et à prospérer dans le monde numérique – en créant des équipes agiles de classe mondiale où les collaborateurs sont autonomisés et encouragés à collaborer, à tester et à apprendre pour réussir.
Plus important encore, dans tout ce que nous faisons, nous vivons nos valeurs :
- Agir comme une seule équipe en favorisant l'inclusion, la collaboration et le respect
- Rechercher l'excellence en étant agile, innovant et efficace
- Faire ce qui est juste en agissant de manière sûre, éthique et durable
Si cela vous ressemble, rejoignez-nous ! Nous valorisons et investissons dans les personnes qui croient en notre mission et sont enthousiastes à l'idée de la vivre chaque jour – des personnes qui sont #ProudtoBeBunge
Chez Bunge, les gens ne viennent pas seulement pour travailler, ils viennent pour grandir – en résolvant des défis qui ont un impact direct sur le monde avec une équipe diversifiée de penseurs et d'acteurs. Bunge offre un package de rémunération et d'avantages sociaux solide, un programme généreux de congés payés, des modalités de travail flexibles et des opportunités d'évolution. Notre environnement de travail hybride offre un équilibre entre le travail au bureau et le télétravail.
Présentation
Nous recherchons des ingénieurs GCP Machine Learning (MLE). Vous disposez d'une solide expérience dans le déploiement de solutions de machine learning en production en utilisant des outils/algorithmes et des méthodologies de pointe, en suivant les principes DevOps et un processus de développement piloté par les tests. Les MLE travaillent en étroite collaboration avec les data scientists et les data engineers, les guidant pour se concentrer non seulement sur les performances des modèles et des pipelines, mais aussi sur la stabilité de la livraison, la reproductibilité et l'évolutivité d'un produit logiciel.
Fonctions essentielles
- Collaborer avec les Data Scientists pour tester et mettre à l'échelle de nouveaux algorithmes via des projets pilotes, puis industrialiser les solutions à grande échelle
- Influencer, construire et maintenir l'infrastructure de données à grande échelle nécessaire aux projets d'IA, et l'intégrer aux infrastructures/services informatiques externes pour fournir une solution e2e
- Tirer parti d'une compréhension de l'architecture logicielle et des modèles de conception logicielle pour écrire du code évolutif, maintenable, bien conçu et pérenne
- Concevoir, développer et maintenir le framework pour le pipeline analytique
- Développer des composants communs pour résoudre les points de douleur dans les projets de machine learning, comme la gestion du cycle de vie des modèles, le feature store et l'évaluation de la qualité des données
- Fournir des contributions et aider à mettre en œuvre des frameworks et des outils pour améliorer la qualité des données
- Travailler au sein d'équipes agiles interfonctionnelles composées d'ingénieurs logiciels/machine learning hautement qualifiés, de data scientists, de designers, de chefs de produit et d'autres personnes pour construire l'écosystème d'IA au sein du Groupe
- Livrer à temps, en démontrant un engagement fort à respecter la mission de l'équipe et le backlog convenu
- Joindre nos forces à celles de nos équipes de développement logiciel, de Data Science et DevOps pour comprendre leurs besoins et construire des solutions automatisées et bien architecturées, telles que CI/CD, des pipelines de données ou une infrastructure de déploiement utilisant la plateforme Google Cloud.
Qualifications
- Licence, ou combinaison d'années d'expérience et d'éducation, en informatique, en technologies de l'information ou dans un domaine connexe (ou expérience professionnelle équivalente).
- Au moins 5 ans d'expérience pratique et prouvée en tant qu'ingénieur DevOps avec les principaux services de cloud public, avec une préférence pour les services GCP, incluant mais sans s'y limiter Compute Engine, GKE, Big Query, Cloud Run et Cloud Composer. Un bonus si vous avez obtenu des certifications professionnelles Google Cloud (comme Architecte, Data Engineer ou DevOps).
- Jouer un rôle significatif dans le développement des profils juniors, agir en tant que consultant technique auprès des chefs de produit et être valorisé comme un atout pour tout projet de science des données. Expert du domaine et conseiller fonctionnel pour les parties prenantes de l'entreprise.
- Capacité à appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel aux projets de machine learning, y compris les tests unitaires, l'intégration DevOps, la gestion des versions, le développement piloté par les tests, etc. Capacité à automatiser le processus de développement de projets de machine learning en tirant parti d'outils et de technologies de pointe comme les conteneurs, l'intégration et la livraison continues, et les outils d'orchestration.
- Connaissance d'au moins une des principales solutions cloud, de préférence GCP. Capable de recommander et de sélectionner les bons services disponibles dans le cloud pour résoudre un problème technique.
- Bonne compréhension et expérience des principes de conception logicielle et des modèles de conception. Capacité à transformer des modèles de machine learning issus de preuves de concept en solutions évolutives.
- Bonne compréhension de l'Agilité et de la méthodologie scrum, maintenir l'équipe concentrée sur la création de valeur commerciale.
- Autonome avec de solides compétences en résolution de problèmes et en apprentissage.
- Flexibilité face aux changements d'orientation du travail au fur et à mesure du développement du projet.
- Croire en une culture non hiérarchique de collaboration, de transparence, de sécurité et de confiance. Travailler avec un accent sur la création de valeur, la croissance et le service aux clients avec une pleine appropriation et responsabilité.
- Expérience démontrable de Terraform
- Avoir mis en œuvre des solutions Kubernetes et Docker (ou un moteur de conteneur similaire). Avoir construit des solutions de surveillance à grande échelle avec Google Cloud Monitoring ou d'autres outils (par exemple, Datadog, Sentry, Prometheus, Grafana, SolarWinds).
- Connaissance de Python et de tout autre langage de script (par exemple, Bash). Si vous avez de l'expérience dans la création de produits de plateforme de données et avec des technologies de big data comme Spark, c'est un plus.
- Maîtrise de l'anglais.
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Chez Bunge (NYSE: BG), notre objectif est de connecter les agriculteurs aux consommateurs pour fournir de la nourriture, de l'alimentation animale et du carburant essentiels au monde entier. En tant que fournisseur de premier plan de solutions agroalimentaires, notre équipe d'environ 37,000 employés dévoués collabore avec des agriculteurs du monde entier pour déplacer les produits agricoles des lieux de production vers les lieux de besoin, de manière plus rapide, plus intelligente et plus efficace. Nous sommes un leader mondial dans l'origination, le stockage, la distribution, la transformation et le raffinage des céréales et des oléagineux, offrant un large portefeuille d'huiles, de graisses et de protéines végétales. Nous travaillons aux côtés de nos clients aux deux extrémités de la chaîne de valeur pour fournir des produits de qualité et développer des solutions innovantes et sur mesure qui répondent aux besoins changeants des consommateurs. Avec plus de 200 ans d'expérience et une présence dans plus de 50 pays, nous nous engageons à renforcer la sécurité alimentaire mondiale, à faire progresser la durabilité et à aider les communautés à prospérer là où nous opérons. Bunge a son siège social à Genève, en Suisse, et son siège social corporatif à St. Louis, dans le Missouri. En savoir plus sur Bunge.com.
Chaque jour, nos collaborateurs illustrent ces valeurs, qui représentent Bunge au cœur de son activité :
- Nous sommes une seule équipe – Collaboratifs, respectueux, inclusifs
- Nous montrons la voie – Agiles, autonomes, innovants
- Nous faisons ce qui est juste – Sécurité, durabilité, avec intégrité
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