Engenheiro Sênior de Machine Learning, Sistemas de Recomendação

Setembro 6

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Launch Potato

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Media • B2C

A Launch Potato é a empresa de mídia digital que mais cresce no sul da Flórida, fundada por um grupo de jovens ambiciosos com histórico de construir negócios digitais diretos ao consumidor (D2C) bem-sucedidos. Com sede em Delray Beach, FL, a Launch Potato opera com uma equipe global distribuída. A empresa foca em resolver problemas complexos com marketing inteligente, excelente engenharia, Data Science e diversão, reforçando seu compromisso com inovação e escalabilidade.

51 - 200 funcionários

Fundada em 2015

📱 Mídia

👥 B2C

Descrição

• Projetar, implantar e escalar sistemas de ML que alimentam recomendações em tempo real ao longo de milhões de jornadas de usuários • Construir e implantar modelos de ML que servem 100M+ previsões por dia para personalizar experiências de usuários em escala • Aprimorar pipelines de processamento de dados (Spark, Beam, Dask) para eficiência e confiabilidade • Projetar algoritmos de ranking que equilibram relevância, diversidade e receita • Entregar personalização em tempo real com latência <50ms nas principais interfaces do produto • Conduzir testes A/B estatisticamente rigorosos para medir impacto real nos negócios • Otimizar latência, throughput e eficiência de custo em produção • Colaborar com times de produto, engenharia e analytics para lançar funcionalidades de personalização • Implementar sistemas de monitoramento e manter ownership pela confiabilidade dos modelos • Ser responsável por modelagem, engenharia de features, pipelines de dados e fluxos de experimentação

🎯 Requisitos

• 5+ anos construindo e escalando sistemas de ML em produção com impacto mensurável nos negócios • Experiência em implantar sistemas de ML que servem 100M+ previsões diárias • Forte background em algoritmos de ranking (collaborative filtering, learning-to-rank, deep learning) • Proficiência em Python e frameworks de ML (TensorFlow ou PyTorch) • Habilidade com SQL e data warehouses modernos (Snowflake, BigQuery, Redshift), além de data lakes • Familiaridade com computação distribuída (Spark, Ray) e frameworks de LLM/AI Agent • Histórico de melhoria de KPIs de negócio por meio de personalização baseada em ML • Experiência com plataformas de testes A/B e melhores práticas de logging de experimentos • Experiência com infraestrutura de experimentação (MLflow, W&B) • Experiência com feature engineering, pipelines de dados e deployment de modelos em escala

🏖️ Benefícios

• Time com foco remoto (remote-first) presente em mais de 15 países • Cultura de alto crescimento e alta performance com ênfase em velocidade, ownership e impacto mensurável • Oportunidade de acelerar sua carreira assumindo responsabilidade pelos resultados e gerando impacto • Trabalhar com uma equipe global de alto desempenho • Compromisso com diversidade, equidade e inclusão; Igualdade de Oportunidades de Emprego