Engenheiro(a) de Machine Learning (Pleno/Sênior) – Remoto

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Kognit - Committed to Transforming

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51 - 200 funcionários

🤝 B2B

🤖 Inteligência Artificial

Software • B2B • Artificial Intelligence

Kognit é uma empresa especializada na criação de soluções digitais únicas, sob medida e inovadoras para o mercado corporativo. Com 18 anos de experiência, a Kognit ajuda empresas globais a aproveitar a tecnologia para transformar positivamente seus negócios, seus mercados e o mundo. A empresa coordena e executa projetos em escala global, entregando soluções de software inovadoras e escaláveis, de alto valor agregado. A Kognit é comprometida em entender os objetivos de negócio e fornecer insights que auxiliem os clientes a promover transformações positivas em suas operações e mercados.

Descrição

• Desenvolver modelos tabulares de ML para decisões operacionais: classificação de risco (XGBoost), precificação dinâmica (gradient boosting) e otimização combinatória de atribuições (Google OR-Tools).**- Operar modelos em shadow mode com validação humana (HITL) antes de qualquer automação.**- Construir o pipeline de MLOps: treino no Azure ML, registro no MLflow, deploy de inferência (FastAPI/Docker) na AWS, com promoção por ambiente e rollback.**- Definir métricas e backtesting com point-in-time correctness sobre a Feature Store.**- Implementar monitoramento de drift, retreino automatizado e canary/A-B deployment via CI/CD.**- Servir modelos por APIs de inferência de baixa latência (features online em Redis), com contratos OpenAPI.

🎯 Requisitos

• Formação superior em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Engenharia, Matemática, Economia ou áreas correlatas. **- Inglês ou espanhol (cliente internacional).**- Python sólido para ML em produção (não só notebooks).**- Modelos tabulares com gradient boosting (XGBoost ou similar) — classificação com classes desbalanceadas, calibração de probabilidade, regressão.**- Avaliação de modelos e backtesting: AUC/Recall/precision, MAPE/MAE/RMSE, validação temporal e point-in-time correctness.**- MLOps: versionamento e registro de modelos (MLflow ou equivalente), pipelines de treino/deploy em CI/CD, promoção por ambiente e rollback.**- Serving de modelos via API (FastAPI ou equivalente) em containers Docker.**- SQL para extração e preparação de dados.

🏖️ Benefícios

• Prestador de serviços - PJ (Buscamos parceiros a longo prazo).**- Trabalho Remoto.**- Carga horária 8 horas por dia (168 mensal).**- Banco de horas com fechamento a cada quadrimestre (Pagamento das horas positivas).**- Remuneração variável após 4 meses de contrato.**- Cartão Flexível: oferecemos um valor de alimentação de R$ 700,00 por mês (no cartão Flash).**- Folga remunerada: 7 dias corridos a partir de 1 ano de contrato; 15 dias a partir de 2 anos; 21 dias entre 5 e 7 anos; e 30 dias a partir de 8 anos de contrato. **- Sexta presente (1 dia de folga do Mês do aniversário).**- Parceria com Wellhub.**- Parceria com Open English.**- Parceria com FIAP.**- Parceria com clínicas e serviços de psicologia.