Senior Routing ML Engineer

🕒 Agosto 19

🇵🇹 Portugal – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 65%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Bonapolia

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2018

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

Bonapolia é uma empresa de recrutamento e correspondência de talentos focada em conectar candidatos a vagas em tecnologia e engenharia por meio de uma abordagem centrada no candidato e parceira do cliente. A empresa opera um mercado de trabalho global, amplamente remoto, e oferece orientação de carreira, coordenação de entrevistas e suporte para realocação (notadamente para Portugal), enquanto constrói relacionamentos de longo prazo com os clientes para entregar talentos contratados de forma eficiente. Bonapolia enfatiza serviços escaláveis de recrutamento boutique, suporte de treinamento para funcionários e um processo simplificado de aplicação/conexão para os candidatos.

Descrição

• Design and build machine learning models to improve routing and travel time prediction • Develop traffic estimation models using large-scale GPS data • Implement map-matching solutions for noisy GPS data • Improve travel time calculation, smoothing, and rerouting logic • Translate routing objectives into machine learning objectives and evaluation metrics • Lead offline and online model evaluation activities • Collaborate with backend engineers to deploy low-latency production models • Partner with product and operations teams to define new features and requirements • Own the production ML lifecycle, including serving, monitoring, drift detection, and retraining pipelines

🎯 Requisitos

• 5+ years of machine learning engineering experience building and deploying deep learning models in production • Experience building regression, forecasting, or other supervised machine learning systems for production prediction tasks • Expert-level proficiency in Python and core data science libraries, including PySpark, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, or LightGBM • SQL proficiency • Ability to design an ML system from scratch, including data analysis and processing • Experience translating business goals into ML problems with appropriate metrics and non-functional requirements • Experience designing and evaluating ML experiments • Experience with MLOps tools • Experience working with large-scale geospatial and behavioral datasets • Experience deploying models to production on ML serving infrastructure and optimizing for latency • Awareness of concept drift and how to detect and manage it • Comfort working with large-scale geospatial and behavioral data, including GPS traces and H3 spatial indexing • Ability to influence teammates and cross-functional stakeholders effectively • Curious and improvement-oriented mindset with willingness to challenge existing approaches • Excellent ability to communicate complex technical findings clearly and concisely

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