Brasil
Clara
Bunge
Engenheiro Principal de Machine Learning
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonGCPDockerKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
--------------------------------------------------------------------------------
Cidade : São Paulo
Estado : São Paulo (BR-SP)
País : Brasil (BR)
Número da Requisição : 43238
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
Visão Geral
Bunge tem uma oportunidade empolgante disponível para
Engenheiro Principal de Machine Learning.
Nesta função, você fará parte de uma equipe global trabalhando em projetos desafiadores e significativos que impactam as atividades principais do negócio.
Desde 1818, a Bunge conecta agricultores a consumidores para fornecer alimentos, rações e combustíveis essenciais ao mundo. Olhando para o futuro, nossa ambição é nos reinventar continuamente, aproveitando dados para estar na vanguarda da análise, tecnologia e talento para realizar nosso propósito de forma melhor, mais rápida e mais simples.
A Bunge está comprometida em operar e prosperar no mundo digital – criando equipes ágeis de classe mundial onde os colegas são capacitados e incentivados a colaborar, testar e aprender para ter sucesso.
Na Bunge, as pessoas não vêm apenas para trabalhar, vêm para crescer – resolvendo desafios que impactam diretamente o mundo com uma equipe diversificada de pensadores e realizadores.
Mais importante ainda, em tudo o que fazemos, vivemos nossos valores:
- Agir como um Time Único, promovendo inclusão, colaboração e respeito
- Buscar a Excelência, sendo ágil, inovador e eficiente
- Fazer o Que é Certo, agindo com segurança, ética e sustentabilidade
Estamos buscando Engenheiros de Machine Learning (GCP MLEs). Com forte experiência em implantar soluções de machine learning em produção utilizando ferramentas/algoritmos e metodologias de ponta, seguindo DevOps e um processo de desenvolvimento orientado a testes. MLEs trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados e engenheiros de dados, orientando-os a focar não apenas no desempenho do modelo e do pipeline, mas também na estabilidade, reprodutibilidade e escalabilidade da entrega de um produto de software.
Todos os dias, nossas pessoas exemplificam esses valores, que representam a Bunge em sua essência:
- Somos um Time Único – Colaborativos, Respeitosos, Inclusivos
- Lideramos o Caminho – Ágeis, Empoderados, Inovadores
- Fazemos o Que é Certo – Segurança, Sustentabilidade, Com Integridade
Se isso soa como você, junte-se a nós! Valorizamos e investimos em pessoas que acreditam em nosso propósito e estão animadas para vivê-lo todos os dias – pessoas que são
#ProudtoBeBunge
A Bunge oferece um forte pacote de remuneração e benefícios, generoso programa de folga remunerada, arranjos de trabalho flexíveis e oportunidade de progressão.
Nosso ambiente de trabalho híbrido oferece um equilíbrio entre trabalho no escritório e remoto.
Funções Essenciais
- Colaborar com Cientistas de Dados para testar e escalar novos algoritmos por meio de pilotos e, posteriormente, industrializar as soluções em escala
- Influenciar, construir e manter a infraestrutura de dados em larga escala necessária para os projetos de IA, e integrar com infraestrutura/serviço de TI externo para fornecer uma solução e2e
- Aproveitar o entendimento da arquitetura de software e padrões de design de software para escrever código escalável, mantenível, bem projetado e à prova de futuro
- Projetar, desenvolver e manter o framework para pipeline analítico
- Desenvolver componentes comuns para resolver pontos problemáticos em projetos de machine learning, como gerenciamento do ciclo de vida do modelo, store de features e avaliação de qualidade de dados
- Fornecer feedback e ajudar a implementar framework e ferramentas para melhorar a qualidade dos dados
- Trabalhar em equipes ágeis multifuncionais de engenheiros de software/machine learning altamente qualificados, cientistas de dados, designers, gerentes de produto e outros para construir o ecossistema de IA dentro do Grupo
- Entregar no prazo, demonstrando forte compromisso em cumprir a missão da equipe e o backlog acordado
- Unir forças com nossa equipe de Desenvolvimento de Software, Ciência de Dados e DevOps para entender seus requisitos e construir soluções bem arquitetadas e automatizadas, como CI/CD, pipelines de dados ou infraestrutura de implantação usando a Plataforma Google Cloud.
Qualificações
- Bacharelado, ou combinação de anos de experiência e educação, em ciência da computação, Tecnologia da Informação ou área relacionada (ou experiência de trabalho equivalente).
- Pelo menos 5 anos de experiência comprovada e prática como engenheiro de DevOps com os principais serviços de nuvem pública, com preferência para serviços GCP, incluindo, mas não se limitando a Compute Engine, GKE, Big Query, Cloud Run e Cloud Composer. Pontos extras se você obteve certificações Profissionais Google Cloud (como Arquitetura, Engenheiro de Dados ou DevOps).
- Desempenha um papel significativo no desenvolvimento de outros juniores, atua como consultor técnico para gerentes de produto e é valorizado como um ativo para qualquer projeto de ciência de dados.
- Especialista de domínio e consultor funcional para stakeholders de negócios.
- Capacidade de aplicar as melhores práticas de desenvolvimento de software em projetos de machine learning, incluindo testes unitários, integração de DevOps, gerenciamento de releases, desenvolvimento orientado a testes, etc.
- Capacidade de automatizar o processo de desenvolvimento de projetos de machine learning aproveitando ferramentas e tecnologias de ponta como contêineres, integração e entrega contínuas, ferramentas de orquestração.
- Familiaridade com pelo menos uma das principais soluções de nuvem, preferencialmente GCP. Capaz de recomendar e selecionar os serviços corretos disponíveis na nuvem para resolver problemas técnicos.
- Bom entendimento e experiência com princípios de design de software e padrões de design.
- Capacidade de transformar modelos de machine learning de prova de conceito em soluções escaláveis.
- Bom entendimento da metodologia Ágil e scrum, mantendo o foco da equipe na entrega de valor de negócio.
- Automotivado com fortes habilidades de resolução de problemas e aprendizado.
- Flexibilidade para mudanças na direção do trabalho à medida que o projeto se desenvolve.
- Acredita em uma cultura não hierárquica de colaboração, transparência, segurança e confiança. Trabalha com foco na criação de valor, crescimento e atendimento aos clientes com total propriedade e responsabilidade.
- Experiência demonstrável com Terraform.
- Implementou soluções com Kubernetes e Docker (ou motor de contêiner similar).
- Construiu soluções de monitoramento em larga escala com Google Cloud Monitoring ou outras ferramentas (por exemplo, Datadog, Sentry, Prometheus, Grafana, SolarWinds).
- Conhecimento de Python e qualquer outra linguagem de script (por exemplo, Bash). Se você tem experiência na construção de produtos de Plataforma de Dados e com tecnologias de big data como Spark, é um diferencial.
- Fluência em inglês.
Na Bunge (NYSE: BG), nosso propósito é conectar agricultores a consumidores para fornecer alimentos, rações e combustíveis essenciais ao mundo. Como um fornecedor de soluções de agronegócio de primeira linha, nossa equipe de aproximadamente 37,000 funcionários dedicados faz parceria com agricultores em todo o mundo para mover commodities agrícolas de onde são cultivadas para onde são necessárias – de maneiras mais rápidas, inteligentes e eficientes. Somos líderes mundiais em originação, armazenamento, distribuição de grãos, processamento e refino de oleaginosas, oferecendo um portfólio diversificado de óleos, gorduras e proteínas de origem vegetal. Trabalhamos em conjunto com nossos clientes em ambas as pontas da cadeia de valor para entregar produtos de qualidade e desenvolver soluções personalizadas e inovadoras que atendam às necessidades em evolução dos consumidores. Com mais de 200 anos de experiência e presença em mais de 50 países, estamos comprometidos em fortalecer a segurança alimentar global, promover a sustentabilidade e ajudar as comunidades a prosperar onde operamos. A Bunge tem sua sede registrada em Genebra, Suíça, e sua sede corporativa em St. Louis, Missouri. Saiba mais em Bunge.com.
Mais oportunidades com um só perfil
Quer aparecer para várias vagas sem repetir todo o processo? Crie seu perfil e seja encontrado pelas empresas que usam a Nort.
Criar meu perfil