Engenheiro de Machine Learning

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💰 $37.978.445 Post-IPO Equity - Verve em 2025-06

Marketing • Media • SaaS

A Verve é uma plataforma global de publicidade omnichannel que captura, unifica e ativa sinais de consumo de alta fidelidade (incluindo aqueles sem ID) para gerar resultados mensuráveis para marcas, agências, editores e DSPs em dispositivos móveis, web e TV conectada. A empresa oferece marketing de performance com foco em privacidade, soluções de mídia de varejo, monetização de aplicativos móveis e monetização multicanal por meio de integrações diretas com editores, conexões SDK e OpenRTB, bibliotecas de negócios e enriquecimento de audiência para melhorar o desempenho de anúncios e o rendimento dos editores.

Descrição

• Experimentar tecnologias emergentes e contribuir para a construção de novos modelos e sistemas • Implementar protótipos dos algoritmos e modelos desenvolvidos em Python • Focar na entrega de soluções em produção (esta não é uma função exclusiva de pesquisa) • Projetar protocolos de treinamento e avaliação • Configurar monitoramento de métricas de desempenho e do comportamento geral do sistema, incluindo alertas para qualquer anomalia detectada • Trabalhar em estreita colaboração com a equipe de engenharia de plataforma para simplificar e otimizar fluxos de trabalho de MLOps • Usar Kanban para gerenciar múltiplos lançamentos por semana • Manter alta qualidade de código por meio de code reviews e testes automatizados

🎯 Requisitos

• Experiência prática na implementação de sistemas de machine learning em produção em larga escala • Conhecimento avançado em bibliotecas Python de ML como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn etc. • Familiaridade com ferramentas de ML como MLFlow e Ray Serving • Experiência na construção de pipelines de dados, incluindo SQL, e no tratamento de grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados para análise • Familiaridade com produtos de big data da AWS e do Google Cloud

🏖️ Benefícios

• Plano de saúde • Desenvolvimento profissional • Arranjos de trabalho flexíveis