Gerente de Produto de Dados | Plataforma de Machine Learning

Vaga não está no LinkedIn

🔥 0 minutos atrás

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

AB InBev

SiteLinkedInTodas as Vagas

10.000+ funcionários

👥 B2C

🛍️ Comércio Eletrônico

B2C • eCommerce • Food & Beverage

Somos a maior cervejaria do mundo, unindo pessoas para construir um mundo melhor. Há séculos, a experiência de compartilhar uma cerveja aproxima pessoas e culturas. Mesmo em um mundo hiperconectado e sempre ligado, esse gesto simples é tão significativo hoje quanto foi para gerações passadas.

Descrição

• Definir e aprimorar a estratégia da plataforma de Machine Learning • Impulsionar a adoção e a entrega da plataforma • Viabilizar operações de Machine Learning escaláveis

🎯 Requisitos

• Graduação em Engenharia, Ciência da Computação, Matemática, Estatística ou área técnica relacionada — ou experiência prática equivalente • Experiência profissional relevante com sólida base técnica • Experiência prática como cientista de dados, engenheiro de Machine Learning ou engenheiro de software é fortemente preferida • Experiência em problemas técnicos complexos e multifuncionais envolvendo dados e sistemas de plataforma • Fluência em inglês (obrigatória) • Português ou espanhol é diferencial • Fortes habilidades de comunicação verbal e escrita • Confortável em discutir arquitetura técnica, fluxos de trabalho e trade-offs em profundidade • Habilidades avançadas de comunicação em inglês (escrita e fala) • Python (obrigatório): capacidade de ler, entender e analisar código de pipelines e da plataforma; discutir trade-offs de implementação com engenheiros • SQL (obrigatório): capacidade de realizar investigações independentes para validar dados, features e métricas • Sólida fluência no ciclo de vida de Machine Learning e em tópicos de MLOps (ex.: treinamento de modelos, avaliação e experimentação; monitoramento, detecção de drift e operações em produção; CI/CD para workflows de ML; etc.)

🏖️ Benefícios

• Bônus por desempenho* • Bônus de assiduidade* • Plano de previdência privada • Auxílio-refeição • Ambiente de trabalho casual e código de vestimenta informal • Dias de folga* • Seguro saúde, odontológico e de vida • Descontos em medicamentos • Parceria com WellHub • Subsídios para creche/auxílio-creche • Descontos em produtos Ambev* • Parceria com Clube Ben • Bolsa de estudos* • Garantia/fornecimento de material escolar • Plataformas de idiomas e capacitação • Vale-transporte