Estados Unidos
ComTec Solutions LLC
Burq, Inc.
Staff Machine Learning / Engenheiro de Pesquisa Operacional
RemotoEstados Unidos
United States
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Burq
Estamos revolucionando o comércio, do porto à porta, com a Burq Intelligence.
A Burq começou com uma missão ambiciosa: transformar o complexo processo de oferecer entregas em uma solução simples e completa. É uma missão grandiosa, e agora queremos que você se junte a nós para torná-la ainda maior.
Temos orgulho de ser reconhecidos como um dos Melhores Locais de Trabalho para Inovadores pela Fast Company e um Parceiro de Poder da Inc. Magazine em 2025, prêmios que destacam como estamos redefinindo o futuro da logística, ao mesmo tempo em que capacitamos nossos parceiros a crescer.
Apoiados por investidores líderes do Vale do Silício, como a Village Global, fundo cujos investidores incluem Bill Gates, Jeff Bezos, Mark Zuckerberg, Reid Hoffman e Sara Blakely, construímos uma equipe de classe mundial em todo o mundo.
Operamos em escala, mas permanecemos pequenos o suficiente para que cada pessoa tenha um impacto massivo. Há muito trabalho importante pela frente, e juntar-se à Burq significa a oportunidade de crescer mais rápido do que nunca, enquanto realiza o trabalho mais significativo de sua carreira.
A função
Estamos contratando um engenheiro Staff de ML/OR para definir e construir a inteligência no núcleo do Dispatch OS, nossa plataforma para decisões de despacho assistidas por ML. Você definirá a direção técnica de como a Burq precifica, seleciona, prevê e roteiriza entregas, e construirá pessoalmente os modelos e sistemas de otimização de maior alavancagem por trás disso.
Você será o responsável pela arquitetura e roadmap de ML e otimização em toda a plataforma, fará as apostas técnicas chave e elevará o padrão de como construímos, avaliamos e lançamos modelos. Esta é uma função prática de IC com impacto em nível de empresa na receita, margem e confiabilidade de entrega.
O que você fará
Liderança técnica
- Direção técnica: ser o responsável pelo roadmap de ML e otimização para o Dispatch OS, decidindo quais problemas recebem ML, quais recebem solvers, quais permanecem heurísticos e em que ordem
- Arquitetura: projetar a arquitetura ponta a ponta para o serviço, avaliação e otimização de modelos, para que escale com o volume de pedidos, novos provedores e novos clientes
- Problemas mais difíceis: liderar os problemas de modelagem e otimização mais ambíguos e de alto risco, desde o enquadramento até a produção, e orientar o trabalho técnico entre Engenharia e Dados
- Elevar o padrão: definir padrões para experimentação, avaliação e ML em produção, e orientar engenheiros por meio de revisões de design, pareamento e revisão de código
- Parceria estratégica: trabalhar com Produto e liderança para moldar a estratégia de produto e identificar onde ML e OR criam vantagem competitiva
Sistemas principais
- Seleção e precificação de cotações: projetar e lançar modelos para seleção de cotações, precificação dinâmica e pontuação de confiabilidade que melhorem mensuravelmente a margem, taxa de vitória e conversão
- Previsão: construir modelos de previsão de demanda e volume, incluindo abordagens modernas de deep learning onde superam métodos clássicos, para ajudar operações e clientes a planejar a capacidade de motoristas e frotas
- Otimização: mover decisões de despacho de heurísticas para otimização baseada em solver para agrupamento, otimização de rotas e recomendação de veículos/frotas, usando OR-Tools, Gurobi ou similar onde justificar
- LLMs e agentes: aplicar LLMs e agentes de IA a fluxos de trabalho de despacho, como extrair regras de provedores e termos de tarifas de documentos, e automatizar acompanhamentos de cotações e tratamento de exceções
- Avaliação e confiança: construir frameworks de avaliação rigorosos e reproduzíveis que permitam aos clientes verificar o desempenho de um modelo em relação às suas próprias decisões históricas antes de confiarem nele para agir
- Tradução de restrições: transformar restrições operacionais reais (disponibilidade de motoristas, regras de provedores, tetos de custo) em requisitos de modelo, lógica de pontuação e formulações de otimização
- MLOps: projetar e gerenciar pipelines automatizados para treinamento, implantação e monitoramento, para que os modelos permaneçam precisos em produção em escala
- Trabalho nativo de IA: usar ferramentas de IA diariamente para acelerar a experimentação, automatizar pipelines de avaliação e depurar mais rapidamente
Requisitos
- 9+ anos em ML aplicada ou engenharia de ML, incluindo vários anos operando no nível sênior ou Staff level, com modelos lançados e mantidos em produção
- Histórico comprovado de definição de direção técnica para sistemas de ML ou otimização, onde decisões de arquitetura que você tomou moldaram um produto ou plataforma ao longo de vários anos
- Capacidade demonstrada de liderar iniciativas técnicas complexas entre equipes sem autoridade direta
- Histórico comprovado de sistemas de ML ou otimização com impacto de negócios quantificado em nível de empresa (por exemplo, dezenas de milhões em receita, ou ganhos significativos de utilização ou margem), idealmente em precificação, logística, marketplaces ou operações
- Profundo conhecimento em problemas de decisão, classificação e pontuação, onde os resultados do modelo impulsionam diretamente uma ação de negócios
- Forte raciocínio quantitativo e algorítmico, incluindo problemas combinatórios, satisfação de restrições e design de algoritmos
- Experiência prática na formulação e solução de problemas de otimização (LP/MIP, programação de restrições ou roteamento estilo VRP)
- Experiência com previsão de séries temporais em produção
- Experiência prática na implantação de sistemas baseados em LLM em produção, como modelos ajustados, pipelines de extração ou agentes
- Experiência em gerenciar pipelines de ML ponta a ponta e MLOps (treinamento, implantação, monitoramento, retreinamento)
- Confortável com dados operacionais bagunçados, incompletos e com muitas restrições, e capaz de construir modelos que honrem restrições de negócios rígidas, em vez de tratá-las como penalidades brandas
- Experiência na construção de frameworks de avaliação que stakeholders não técnicos possam entender e confiar
Diferenciais
- Experiência com software de entrega/despacho, plataformas TMS ou sistemas de roteamento
- Experiência em produção com solvers comerciais ou de código aberto (OR-Tools, Gurobi, CPLEX)
- Experiência em precificação ou gerenciamento de receita em aviação, frotas ou transporte
- Trabalhos publicados, patentes ou contribuições de código aberto em ML, OR ou precificação
Investindo em você 🙏
- Totalmente remoto
- Seguro médico, de visão e odontológico
- Reembolso para cursos educacionais
- Tempo livre generoso
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