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ambi.
Intetics
Engenheiro(a) de ML/Dados
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PythonSQLAWSGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Intetics Inc., uma empresa global de tecnologia que fornece desenvolvimento de aplicações de software customizadas, equipes profissionais distribuídas, avaliação de qualidade de produtos de software e soluções “all-things-digital”, está buscando um(a) Engenheiro(a) de ML/Dados altamente qualificado(a) e experiente para se juntar à nossa equipe dinâmica em regime de tempo integral.
Localização do cliente: EUA
Localizações do candidato: SOMENTE UE
Horário de trabalho: 11.00-20.00 CET
Idioma: Inglês B2+
Data estimada de início: 16.11.2026
Duração: 12 meses
Responsabilidades do Projeto
- Projetar e construir infraestrutura de dados de produção para dados de performance de atletas e sensores de alto volume.
- Construir e operar sistemas de ingestão em tempo real e quase em tempo real para streaming de dados.
- Projetar armazenamento e arquiteturas de dados para dados de séries temporais de alto volume e registros longitudinais de atletas.
- Construir infraestrutura que disponibilize recursos de produção e métricas derivadas para sistemas de machine learning e agentes de IA com baixa latência.
- Projetar e implementar modelos de dados de grafos e esquemas que representem relacionamentos entre atletas, cargas de treinamento, lesões, performance e resultados.
- Construir infraestrutura de avaliação de dados e ML que ajude a medir a confiabilidade, calibração e performance do modelo em casos do mundo real.
- Projetar sistemas que mantenham um forte isolamento de dados em nível de tenant entre clubes e clientes.
- Estabelecer proveniência de dados, linhagem, auditabilidade e observabilidade apropriadas em toda a plataforma.
- Trabalhar com engenheiros de ML e IA para fornecer bases de dados confiáveis para treinamento, inferência e avaliação de modelos.
- Trabalhar com cientistas do esporte e especialistas de domínio para traduzir requisitos complexos em sistemas de produção duráveis.
- Tomar decisões pragmáticas de tecnologia e arquitetura à medida que a plataforma evolui.
Requisitos mínimos
- 5+ anos de experiência profissional em tempo integral em engenharia de software ou de dados, excluindo estágios, programas universitários, cursos e projetos acadêmicos.
- Experiência comprovada em projetar, construir e operar infraestrutura de dados de produção em escala.
- Forte experiência trabalhando com dados de séries temporais ou bancos de dados de séries temporais, como InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse ou tecnologias equivalentes.
- Experiência significativa com ingestão de dados em tempo real ou streaming, utilizando tecnologias como Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar ou equivalentes.
- Experiência em projetar modelos de dados de grafos ou esquemas de banco de dados de grafos, não apenas consultar ou consumir um banco de dados de grafos existente.
- Experiência em projetar ou operar sistemas multi-tenant com isolamento de dados em nível de tenant.
- Fortes habilidades em Python e SQL. Experiência profissional com Go é altamente desejável.
- Experiência trabalhando com sistemas de produção onde confiabilidade, escalabilidade, observabilidade e correção de dados são importantes.
- Capacidade de assumir a responsabilidade por problemas técnicos ambíguos e transformá-los em arquiteturas de produção práticas.
- Experiência trabalhando diretamente com cientistas de dados, engenheiros de ML ou outros especialistas técnicos de domínio.
- Experiência em construir infraestrutura de avaliação probabilística, calibração de modelos ou monitoramento de modelos.
- Experiência com inferência causal, modelagem contrafactual ou simulação.
- Experiência trabalhando com sensores vestíveis, dados de IoT, biomecânica, tecnologia esportiva ou outra telemetria de alta frequência.
- Experiência em construir grafos de conhecimento ou ontologias específicas de domínio.
- Experiência com LLM ou frameworks de avaliação de IA e compreensão de suas limitações.
- Experiência com AWS, incluindo ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS ou serviços relacionados.
- Experiência com GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB ou tecnologias similares.
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