
5001 - 10000 employees
Founded 1997
🚗 Transport
🤝 B2B
💰 Private equity on 1999-01
Transport • B2B
<Rumo> is a leading Brazilian freight rail company operating thousands of kilometers of railway and providing terminal and container logistics services. The company offers rail transportation for industrial goods, fuels and agricultural commodities, operates major terminals in Paraná, Mato Grosso and Goiás, and delivers multimodal container solutions in partnership with logistics operators. Rumo emphasizes sustainability and decarbonization, invests in network modernization and regional expansion, and runs community and workforce development programs.
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<Rumo> is a leading Brazilian freight rail company operating thousands of kilometers of railway and providing terminal and container logistics services. The company offers rail transportation for industrial goods, fuels and agricultural commodities, operates major terminals in Paraná, Mato Grosso and Goiás, and delivers multimodal container solutions in partnership with logistics operators. Rumo emphasizes sustainability and decarbonization, invests in network modernization and regional expansion, and runs community and workforce development programs.
• Desenvolver e manter pipelines de treinamento, validação e inferência de modelos. • Estruturar pipelines de features e dados que suportem aplicações de machine learning em produção. • Transformar modelos desenvolvidos em ambiente exploratório em pipelines reprodutíveis e escaláveis. • Integrar soluções de machine learning ao ecossistema de dados da organização. • Colaborar com times de engenharia, DevOps e DataOps na evolução da plataforma e das práticas de machine learning da organização. • Trabalhar em conjunto com cientistas de dados na operacionalização de modelos analíticos. • Apoiar a transição de modelos desenvolvidos em ambiente exploratório para pipelines produtivos. • Estruturar pipelines que permitam treinamento recorrente, atualização e evolução de modelos. • Garantir que modelos possam ser executados em escala e com desempenho adequado para uso operacional. • Estruturar, preparar e transformar dados necessários para treinamento e execução de modelos. • Desenvolver pipelines de dados e engenharia de features voltados a aplicações de machine learning. • Trabalhar em conjunto com engenharia de dados para garantir disponibilidade e qualidade dos dados utilizados pelos modelos. • Implementar mecanismos de monitoramento de performance, estabilidade e comportamento de modelos em produção. • Apoiar a identificação de degradação de modelos e da necessidade de retreinamento. • Contribuir para a evolução contínua das soluções de machine learning em produção. • Garantir boas práticas de desenvolvimento de software aplicadas a soluções de machine learning. • Utilizar versionamento de código, revisão de código e práticas de engenharia para desenvolvimento de pipelines de ML. • Contribuir para a padronização e evolução das práticas de engenharia de machine learning da área.
• Experiência com plataformas de machine learning e pipelines de ML (ex.: Kubeflow ou similares). • Experiência com ferramentas de experiment tracking e model registry (ex.: MLflow ou similares). • Experiência com feature stores ou gestão de features para modelos de machine learning. • Experiência com ambientes de dados em cloud (AWS, Azure ou GCP). • Experiência com monitoramento e observabilidade de pipelines e modelos de ML. • Vivência em ambientes de dados ou operações em grande escala. • Certificações em cloud (AWS, Azure ou GCP), especialmente relacionadas a dados, machine learning ou arquitetura de soluções. • Experiência com desenvolvimento em Python para aplicações de dados e machine learning. • Experiência com estruturação de pipelines de dados e pipelines de machine learning. • Experiência com manipulação e processamento de dados em SQL e ambientes distribuídos (ex.: Spark). • Experiência com versionamento de código e boas práticas de engenharia de software (Git). • Experiência com operacionalização de modelos de machine learning em ambientes produtivos. • Experiência com bibliotecas e frameworks de machine learning (ex.: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou similares). • Experiência na integração de soluções analíticas com pipelines de dados ou aplicações.
• Vale Alimentação • Vale Refeição • Vale Transporte • Programa de Participação nos Resultados (PPR) • Bônus de Segurança Ferroviária • Previdência Privada • Cooperativa de Crédito • Empréstimo Consignado • Wellhub • Plano de Saúde • Plano Odontológica • Instrumentação Cirúrgica • Auxílio Farmácia • Seguro de Vida • Auxílio Funeral • Programa Assistencial da gestação até o pós-parto • Licença Parental Estendida • Material Escolar • Auxílio Creche • Brinquedo de Natal • Kit de Natal • Programa de Assistência Psicológica, Jurídica e Financeira • Clube de Vantagens e Descontos • Universidade Corporativa
Apply Now🕒 4 days ago
Machine Learning Engineer on the CX Intelligence team at Coinbase. Building AI-powered conversational systems to improve customer support with advanced ML techniques.
🇧🇷 Brazil – Remote
💵 R$455.5k / year
💰 $21.4M Post-IPO Equity on 2022-11
⏰ Full Time
🟠 Senior
🤖 Machine Learning Engineer
AWS
Python
🕒 June 13
Senior MLOps Engineer building cloud-native ecosystem for AI-driven products at Wellhub. Evolve infrastructure, design internal tools, and ensure data culture transition towards self-service excellence.
AWS
Kubernetes
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Terraform
🕒 June 12
Data/ML Engineer at IDT, American telecommunications company, designing and maintaining data pipelines for business intelligence applications.
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🕒 June 11
🗣️🇧🇷🇵🇹 Portuguese Required
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PySpark
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SDLC
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Tensorflow
🕒 June 10
Machine Learning Engineer connecting prototype to production at Leega. Focused on designing and building ML engineering for real-time pricing engine.
🗣️🇧🇷🇵🇹 Portuguese Required
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Ray
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