Design, evaluate, and deploy machine learning systems for real-time data security, from NLP and LLM model research to scalable MLOps and production services.
ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING SR - Remoto
📜 Description
- Projetar, desenvolver, testar e manter soluções de machine learning para produção.
- Construir pipelines de dados para coleta, processamento, treinamento, validação e monitoramento de modelos.
- Desenvolver e otimizar algoritmos de machine learning e inteligência artificial, incluindo feature engineering.
- Implantar modelos em produção com práticas de MLOps, automação e integração contínua; monitorar seu desempenho e disponibilidade.
- Desenvolver APIs e serviços para disponibilizar modelos e integrá-los a sistemas e pipelines.
- Orientar tecnicamente a equipe, colaborar em definições arquiteturais e documentar processos e boas práticas.
🛠️ Requirements
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística ou área correlata.
- Experiência com desenvolvimento de software em Python, Java ou linguagem equivalente.
- Conhecimento sólido em machine learning, deep learning, inteligência artificial, estatística, probabilidade e modelagem matemática.
- Experiência com TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou frameworks similares; bancos de dados SQL e NoSQL.
- Conhecimento de microsserviços, APIs REST, Docker, Kubernetes e ambientes de cloud computing como AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
- Conhecimento de Git, CI/CD, práticas DevOps, MLOps, monitoramento de modelos e engenharia de dados.
- Pensamento analítico, comunicação, colaboração, proatividade e orientação a resultados.
- Pós-graduação ou especialização em IA, machine learning, ciência de dados ou área relacionada é diferencial.
Full job description
Na Inmetrics, a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza:
- 📚 Aprendizado constante
- 🗣️ Transparência na comunicação
- 🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuo
Nosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes. O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital.
💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores.
👉 #VemPraInmetrics
Responsibilities
Responsável por exercer a liderança técnica no desenvolvimento de algoritmos e soluções avançadas de inteligência artificial, liderando tecnicamente a concepção, codificação e otimização de modelos de machine learning e deep learning, liderando a definição de estratégias de tratamento, análise e uso de dados para criação de soluções de IA escaláveis, assegurando a integração dos modelos com sistemas e pipelines complexos, orientando tecnicamente o time na escolha de frameworks, bibliotecas e boas práticas, garantindo a validação, monitoramento e governança dos modelos em produção, bem como realizando demais atividades correlatas e inerentes ao cargo.
Responsabilidades e Atribuições
- Projetar, desenvolver, testar e manter soluções de Machine Learning para ambientes de produção.
- Construir pipelines de dados para coleta, processamento, treinamento, validação e monitoramento de modelos.
- Desenvolver, otimizar e implementar algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial.
- Implantar modelos em produção utilizando práticas de MLOps, automação e integração contínua.
- Monitorar desempenho, precisão, disponibilidade e eficiência dos modelos em produção.
- Trabalhar em conjunto com equipes de Produto, Engenharia de Dados, Ciência de Dados e Arquitetura para atender às necessidades do negócio.
- Realizar análise e preparação de dados, feature engineering e melhoria contínua dos modelos.
- Desenvolver APIs e serviços para disponibilização de modelos de IA e ML.
- Garantir a qualidade, segurança, escalabilidade e governança das soluções desenvolvidas.
- Documentar processos, arquiteturas e procedimentos técnicos.
- Apoiar a disseminação de conhecimento técnico e boas práticas dentro da equipe.
- Participar de definições arquiteturais e da evolução tecnológica da empresa.
Requirements
Formação Acadêmica
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
- Pós-graduação ou especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Ciência de Dados ou áreas relacionadas será considerada diferencial.
Conhecimentos Técnicos
- Experiência em desenvolvimento de software utilizando Python, Java ou linguagem equivalente.
- Conhecimento sólido em algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial.
- Experiência com frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou similares.
- Conhecimento em estatística, probabilidade e modelagem matemática.
- Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL.
- Conhecimento de arquitetura de microsserviços e APIs REST.
- Experiência com Docker, Kubernetes e ferramentas de conteinerização.
- Vivência com ambientes de cloud computing (AWS, Azure ou Google Cloud Platform).
- Conhecimento em Git, CI/CD e práticas DevOps.
- Experiência com MLOps, monitoramento e gestão do ciclo de vida de modelos.
- Conhecimento em processamento e engenharia de dados.
Competências Comportamentais
- Pensamento analítico e resolução de problemas complexos.
- Boa comunicação e capacidade de traduzir conceitos técnicos para diferentes públicos.
- Trabalho colaborativo e atuação em equipes multidisciplinares.
- Proatividade e senso de dono.
- Capacidade de aprendizado contínuo e adaptação a novas tecnologias.
- Orientação a resultados e foco na geração de valor para o negócio.
Similar jobs
Search more Machine Learning Engineer jobsSet machine learning direction and deliver production LLM systems, from post-training and agent workflows to evaluation and dialogue improvements that shape user experience, retention, and monetization.
Build and deploy production machine learning models for forecasting and marketing investment decisions, owning projects end to end from problem framing and feature engineering through validation, monitoring, and iteration.
Build and operate production machine learning systems for dispute optimisation, owning model training, deployment, monitoring, feature pipelines, and backend integrations across the Disputes platform.
Design and deliver production-scale AI systems for customer support, including multi-agent frameworks, agent copilots, and secure LLM-powered actions that improve resolution and help agents handle cases effectively.
