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Pavago
Jobgether
Engenheiro de ML Sênior
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PythonAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Esta vaga é anunciada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e etapas subsequentes. Nossa parceira busca um Engenheiro de ML Sênior baseado no Brasil.
Como a Jobgether funciona
Usamos um processo de correspondência baseado em IA para garantir que sua candidatura seja analisada de forma rápida, objetiva e justa em relação aos requisitos principais da vaga. Nosso sistema identifica os candidatos mais adequados, e esta lista é então compartilhada diretamente com a empresa contratante. A decisão final e as próximas etapas (entrevistas, avaliações) são gerenciadas pela equipe interna deles.
Agradecemos seu interesse e desejamos o melhor!
Por que se candidatar através da Jobgether?
Aviso de Privacidade de Dados: Ao enviar sua candidatura, você reconhece que a Jobgether processará seus dados pessoais para avaliar sua candidatura e compartilhar informações relevantes com o empregador contratante. Este processamento baseia-se no interesse legítimo e em medidas pré-contratuais sob as leis de proteção de dados aplicáveis (incluindo o GDPR). Você pode exercer seus direitos (acesso, retificação, exclusão, objeção) a qualquer momento.
#LI-CL1
Junte-se a uma equipe de engenharia inovadora que está construindo a infraestrutura de próxima geração para pagamentos globais, ajudando empresas a simplificar operações de pagamento e melhorar o desempenho das transações. Como Engenheiro de ML Sênior, você será um dos primeiros especialistas a moldar as capacidades de machine learning da organização, trabalhando em estreita colaboração com engenheiros experientes e parceiros multifuncionais para transformar ideias promissoras em soluções prontas para produção. Você será responsável por todo o ciclo de vida de machine learning, desde a pesquisa de abordagens e avaliação de modelos até a implantação, monitoramento e melhoria contínua. Seu trabalho ajudará a otimizar decisões de roteamento de pagamentos, melhorar a eficiência operacional e entregar resultados de negócios mensuráveis. Esta oportunidade, com foco em trabalho remoto, oferece autonomia técnica significativa, espaço para experimentação e a chance de estabelecer práticas confiáveis de machine learning em um ambiente em evolução. Você também orientará colegas, influenciará a direção técnica e ajudará a identificar onde machine learning pode gerar o maior impacto.
Responsabilidades
- Você liderará o desenvolvimento e a colocação em produção de soluções de machine learning, colaborando com as equipes de engenharia, produto e dados para entregar melhorias confiáveis e mensuráveis em fluxos de pagamento.
- Assumir o ciclo de vida de machine learning: Pesquisar, testar, treinar, implantar e monitorar recursos baseados em ML, assumindo a responsabilidade pelo seu desempenho e confiabilidade em produção.
- Otimizar o roteamento de pagamentos: Desenvolver e colocar em produção decisões de roteamento inteligentes em fluxos de pagamento, construindo a infraestrutura necessária para suportar soluções de ML escaláveis e confiáveis.
- Construir sistemas de ML prontos para produção: Estabelecer e melhorar o versionamento de modelos, fluxos de CI/CD, observabilidade, monitoramento e outras práticas de MLOps necessárias para implantação e manutenção confiáveis.
- Colaborar entre equipes: Trabalhar em estreita colaboração com gerentes de produto, especialistas em dados e engenheiros de software para identificar casos de uso valiosos e transformá-los em funcionalidades entregues com resultados mensuráveis.
- Projetar e avaliar experimentos: Aplicar raciocínio estatístico, experimentação e testes A/B para validar hipóteses, avaliar o desempenho do modelo e orientar decisões baseadas em dados.
- Priorizar o impacto prático: Avaliar abordagens alternativas de forma pragmática, equilibrando a sofisticação do modelo, a complexidade da implementação, o valor de negócio e a confiabilidade operacional.
- Orientar colegas de engenharia: Compartilhar conhecimento de ML, explicar trade-offs técnicos e ajudar outros engenheiros a adotar técnicas de machine learning de forma eficaz.
- Envolver-se com clientes: Conversar diretamente com clientes para validar ideias, entender requisitos do mundo real e garantir que as soluções atendam às necessidades práticas.
- Moldar a direção técnica: Ajudar a priorizar casos de uso promissores, influenciar decisões de engenharia e estabelecer padrões e práticas repetíveis para futuras iniciativas de ML.
Requisitos
Você é um profissional experiente em machine learning com bases sólidas em engenharia de software, pensamento estatístico e a capacidade de colocar modelos em produção de forma independente. Você se sente confortável trabalhando em um ambiente em evolução onde as prioridades e processos ainda estão sendo definidos.
- Experiência relevante: Experiência de nível sênior em engenharia de machine learning, ciência de dados ou pesquisa aplicada, com um histórico comprovado de implantação de modelos em produção por meio de APIs, processamento em lote ou sistemas de streaming.
- Proficiência em Python: Fortes habilidades de programação em Python e experiência prática com bibliotecas de ML como scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch ou Keras.
- Estatística e experimentação: Capacidade de projetar e executar experimentos e testes A/B, interpretar resultados estatísticos e comunicar claramente o que as evidências demonstram e o que não demonstram.
- Expertise em engenharia de software: Sólida compreensão de práticas modernas de engenharia de software, infraestrutura e ferramentas de dados, incluindo os desafios operacionais associados a todo o ciclo de vida de machine learning.
- Conhecimento em MLOps: Familiaridade com os requisitos de sistemas de ML em produção, incluindo implantação, monitoramento, versionamento de modelos e integração e entrega contínuas.
- Fundamentos de aprendizado por reforço: Compreensão de conceitos de aprendizado por reforço e suas aplicações, incluindo multi-armed e contextual bandits. Experiência anterior em produção não é necessária.
- Experiência em nuvem: Experiência com plataformas de nuvem, preferencialmente AWS, embora experiência com GCP ou Azure também seja relevante.
- Execução independente: Capacidade de pesquisar, desenvolver, implantar e manter soluções de forma independente, tomando decisões técnicas sólidas em situações ambíguas.
- Colaboração e comunicação: Forte capacidade de trabalhar com equipes multifuncionais, interagir com clientes, explicar trade-offs técnicos e contribuir para a direção técnica compartilhada.
- Exposição a pagamentos ou e-commerce: Experiência em pagamentos ou e-commerce é um diferencial, mas não é obrigatória, pois o conhecimento do domínio pode ser desenvolvido no trabalho.
- Mentalidade de crescimento: Disposição para ajudar a estabelecer práticas, orientar colegas e construir uma função de machine learning enquanto suas prioridades e processos continuam a evoluir.
Benefícios
- Ambiente de trabalho totalmente remoto com uma equipe distribuída globalmente.
- Opções de ações competitivas.
- Licença anual flexível, com um mínimo de 25 dias a serem tirados.
- Acesso a espaços de coworking em grandes cidades.
- Workations da empresa e um retiro anual da empresa.
- Equipamento de alta qualidade adequado à sua função.
- Contribuição de £500 para a configuração do seu escritório em casa.
- Orçamento generoso para aprendizado e desenvolvimento profissional.
- Seguro médico privado.
- Benefícios e vantagens adicionais dependentes da localização.
- Onboarding de suporte e um ambiente colaborativo que incentiva a autonomia técnica, a experimentação e o crescimento profissional.
- Um local de trabalho inclusivo que valoriza diversas origens e incentiva os candidatos a se inscreverem, mesmo que não atendam a todos os requisitos listados.
Mais oportunidades com um só perfil
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