Engenheiro de Machine Learning (PL/SR)

4 horas atrás

Candidatar-se

Receber Emails com Vagas Similares

Datarisk

SiteLinkedInTodas as Vagas

Artificial Intelligence • SaaS • Fintech

A Datarisk é uma empresa de ciência de dados e inteligência artificial que fornece uma plataforma de MLOps, Model-as-a-Service (MaaS), soluções de credit scoring e agentes de IA para ajudar as organizações a treinar, implantar e monitorar modelos de machine learning. Ela se concentra em melhorar a tomada de decisões e a gestão de riscos para instituições financeiras, fintechs e empresas de diversos setores (marketing, cadeia de suprimentos, análise de pessoas, varejo e saúde) ao entregar modelos preditivos hospedados na nuvem, scores de crédito especializados e serviços de consultoria. A Datarisk se posiciona como um fornecedor B2B SaaS de produtos e serviços orientados por machine learning e IA.

51 - 200 funcionários

Fundada em 2017

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

💳 Fintech

Descrição

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de Machine Learning (treinamento, validação, deployment e monitoramento);• Implementar modelos preditivos e de classificação usando técnicas estatísticas, algoritmos supervisionados e não supervisionados;• Garantir versionamento e rastreabilidade de dados, modelos e experimentos;• Criar e manter APIs, serviços e automações que suportem modelos em produção;• Monitorar drift de dados e desempenho dos modelos em produção, propondo melhorias contínuas;• Trabalhar em conjunto com times de Data Engineering, Produto e Negócio para garantir entregas eficientes e alinhadas às demandas;• Implementar boas práticas de MLOps (CI/CD para modelos, automações, containers, jobs agendados);• Trabalhar com ferramentas de orquestração e MLOps (ex.: Kubeflow, MLflow, Airflow) para assegurar workflows robustos;• Definir e aplicar infraestrutura como código (IaC) para provisionamento em nuvem (Terraform, CloudFormation, Pulumi, etc.);• Gerenciar e otimizar soluções de deploy de modelos, tanto em ambientes serverless quanto em clusters containerizados (ex.: AWS SageMaker, Kubernetes).

🎯 Requisitos

• Experiência comprovada com Python e bibliotecas como Pandas e NumPy ;• Conhecimento de técnicas de modelagem ( regressão, classificação, clustering, ensembles etc. );• Experiência sólida em bibliotecas de ML ( scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Catboost, LightGBM );• Forte conhecimento em ML lifecycle , modelagem , tuning de hiperparâmetros e avaliação de performance ;• Experiência prática com deploy de modelos em produção em nuvem ( AWS SageMaker, GCP Vertex AI ou Azure ML );• Domínio em CI/CD aplicado a pipelines de ML , incluindo testes automatizados e integração contínua;• Experiência com Infraestrutura como Código (IaC) — Terraform, CloudFormation ou equivalentes;• Experiência com orquestração de workflows ou ferramentas MLOps ( Kubeflow, Airflow, MLflow ).

🏖️ Benefícios

• Plano de saúde e odontológico Bradesco;• Wellhub (antiga Gympass);• Conexa Saúde & Psicologia Viva ;• Parceria Corporativa com a Open English (descontos em cursos de Inglês & Espanhol);• Caju: Auxílio Home Office;• Recesso remunerado de 22 dias úteis/ano;• Day off de aniversário;• Modelo de contratação PJ.