Especialista em Pesquisa e Engenharia de Machine Learning

🔥 2 minutos atrás

🌐 Brasil, Argentina, +4 outros países – Remoto

🇧🇷 Brasil – Remoto 🇦🇷 Argentina – Remoto 🇨🇴 Colômbia – Remoto 🇨🇱 Chile – Remoto 🇵🇪 Peru – Remoto 🇺🇾 Uruguai – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.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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Gramian Consulting

SiteLinkedInTodas as Vagas

2 - 10 funcionários

Fundada em 2025

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

A Gramian Consulting é uma empresa de consultoria com foco remoto que conecta talentos em engenharia e dados/IA com organizações por meio de aumento de talentos, recrutamento, equipes dedicadas e gestão de contratados. A empresa oferece serviços de Dados & IA, incluindo treinamento e ajuste fino de modelos de linguagem, agentes e assistentes de IA, MLOps e infraestrutura de IA, além de programas de mentoria e educação para prontidão de carreira, preparação para entrevistas e orientação para o mercado internacional. Com experiência prática em engenharia e recrutamento, a Gramian ajuda clientes a escalar equipes técnicas e extrair valor de negócios da IA, enquanto desenvolve talentos individuais.

Descrição

• Desenvolver, implementar e validar modelos de machine learning, pipelines de treinamento, sistemas de inferência e infraestrutura de suporte. • Implementar ou modificar componentes de modelos, pipelines de dados, sistemas de avaliação e métodos numéricos usando Python. • Criar workflows programáticos reproduzíveis usando Python, ferramentas de linha de comando e frameworks relevantes de machine learning. • Depurar falhas numéricas, algorítmicas e de nível sistêmico para identificar causas-raiz e implementar soluções confiáveis. • Otimizar o treinamento e a inferência de modelos quanto ao uso de memória, eficiência computacional, throughput e desempenho. • Projetar e executar testes para verificar a correção da implementação e a conformidade com requisitos objetivos de desempenho. • Revisar e validar tarefas desafiadoras de engenharia de machine learning, incluindo código existente e soluções propostas. • Usar coding agents como parte do workflow de desenvolvimento para acelerar a implementação, a depuração, os testes e a revisão de código, validando os resultados gerados. • Documentar claramente as abordagens técnicas, as decisões de implementação, os resultados dos testes e as conclusões de desempenho. • Entregar submissões de tarefas de alta qualidade e reproduzíveis dentro dos prazos do projeto.

🎯 Requisitos

• Mestrado ou PhD em Ciência da Computação, Machine Learning, Inteligência Artificial, Matemática Aplicada, Estatística, Engenharia ou área quantitativa correlata. • Sólida experiência profissional ou de pesquisa em machine learning e engenharia prática de ML. • Sólidos conhecimentos de programação em Python, incluindo capacidade de implementar, depurar, testar e otimizar código não trivial. • Experiência prática no uso de coding agents em um workflow de desenvolvimento em Python. • Conhecimento do desenvolvimento de modelos de machine learning, workflows de treinamento e inferência e métodos de avaliação. • Capacidade de criar implementações reproduzíveis e verificar sua correção por meio de testes sistemáticos. • Forte raciocínio quantitativo e habilidades de resolução de problemas, especialmente no diagnóstico de questões numéricas ou computacionais. • Capacidade de trabalhar de forma independente, gerenciar tarefas técnicas e atender aos requisitos definidos de qualidade e entrega. • Excelentes habilidades de comunicação escrita e capacidade de explicar descobertas técnicas. • Disponibilidade para contribuir com aproximadamente 15 horas por semana e iniciar a primeira tarefa entre 24 e 48 horas após o onboarding.