Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning (Sistemas de Recomendação)

Vaga não está no LinkedIn

🔥 24 minutos atrás

💃 América Latina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 15%

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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Factor Funding Company

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1 - 10 funcionários

Fundada em 1996

📦 Logística

🏭 Manufatura

💼 Consultoria

Logistics • Manufacturing • Consulting

A Factor Funding Company é uma empresa de serviços financeiros especializada em financiamento para pequenas empresas, oferecendo opções como factoring de contas a receber, empréstimos com garantia de ativos e financiamento de pedidos de compra. Ao converter faturas e contas a receber em dinheiro imediato, ajuda as empresas a melhorar rapidamente o fluxo de caixa, sem os processos demorados associados aos empréstimos tradicionais. Seus serviços atendem às necessidades de pequenas empresas de diversos setores, permitindo que se concentrem no crescimento e nas operações enquanto reduzem as preocupações com o fluxo de caixa.

Descrição

• Projetar e implementar pipelines de recomendação em múltiplos estágios, incluindo as etapas de Geração de Candidatos (Retrieval), Ranking e Re-ranking/Filtragem • Desenvolver e ajustar modelos de machine learning e deep learning para recomendações personalizadas usando Collaborative Filtering, Matrix Factorization, Two-Tower Networks e técnicas de Deep Learning, como Deep & Cross Networks • Construir e otimizar arquiteturas de retrieval em dois estágios usando mecanismos de busca vetorial por Approximate Nearest Neighbors, como Faiss, Pinecone ou Milvus • Implementar pipelines de scoring e inferência em tempo real usando feature stores, como Feast ou Hopsworks, e frameworks escaláveis de serving, como Triton, TorchServe ou Ray Serve • Estabelecer frameworks de testes A/B, métricas de avaliação offline, incluindo NDCG, MAP e Recall@K, e monitoramento em tempo real do desempenho dos modelos e das métricas de negócio • Otimizar a latência e o throughput dos sistemas de recomendação usando quantização, caching e aceleração de hardware • Gerenciar os pipelines de recomendação de ponta a ponta, da experimentação à implantação em produção

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência prática em machine learning e engenharia de software, com experiência comprovada na construção e implantação de sistemas de recomendação em larga escala em produção • Proficiência avançada em inglês (escrito e falado), com excelentes habilidades de comunicação para apresentar recomendações técnicas a stakeholders de diferentes áreas • Sólidos conhecimentos de programação em Python, com domínio de PyTorch, TensorFlow e bibliotecas de recomendação, como Surprise, LightFM, Implicit, RecBole ou NVIDIA Merlin • Experiência comprovada com técnicas de recomendação em múltiplos estágios, bancos de dados vetoriais/busca ANN, como Faiss, Milvus ou Pinecone, feature stores e frameworks modernos de serving • Sólida experiência com AWS, GCP, Azure, pipelines de MLOps, SQL e Apache Spark para engenharia de features em larga escala

🏖️ Benefícios

• Participação societária por meio de equity • Retiro anual da empresa • Bônus educacional para aprendizado contínuo • Recesso coletivo de inverno • Folgas remuneradas • Eventos presenciais e meetups opcionais • Planos de carreira personalizados • Cultura de alta performance

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