Pessoa Engenheira de Machine Learning Sênior

Estamos em busca de uma Pessoa Engenheira de Machine Learning de altíssimo nível para atuar na ponte estratégica entre o desenvolvimento de modelos, a engenharia de software e a operação em larga escala.

Se você domina a arte de colocar modelos em produção, entende profundamente de MLOps e LLMOps, e quer garantir que a IA transforme dados em resultados confiáveis, #VemPraViaflow!

O desafio

Você será a pessoa responsável por fortalecer nossas capacidades de ML, tornando nossas soluções mais rápidas, precisas e escaláveis. O seu papel abrange todo o ciclo de vida: da experimentação e curadoria de datasets à otimização de modelos, gestão de embeddings, reranking e o monitoramento contínuo em ambiente produtivo. Se você tem a maturidade necessária para integrar modelos complexos a serviços de missão crítica, este é o seu lugar.

✨ Se identificou? Então vem com a gente!

• Desenvolver, adaptar, avaliar e operacionalizar modelos e componentes de Machine Learning.
• Trabalhar com embeddings, rerankers, classificadores, modelos de linguagem, modelos especializados e mecanismos de avaliação.
• Criar pipelines para experimentação, validação, versionamento, deploy e monitoramento de modelos.
• Implementar práticas de MLOps e LLMOps, conectando modelos ao ciclo de vida produtivo da plataforma.
• Avaliar desempenho, custo, latência, qualidade, segurança e estabilidade de modelos em diferentes cenários.
• Apoiar estratégias de fine tuning, prompt evaluation, dataset curation, model routing, fallback e otimização de inferência.
• Construir métricas, testes e processos para garantir qualidade e confiabilidade dos modelos em produção.
• Trabalhar com Engenharia de IA, Dados e Plataforma para integrar modelos a serviços, APIs e aplicações.
• Documentar experimentos, decisões técnicas, critérios de avaliação e padrões reutilizáveis.

• Experiência com Machine Learning aplicado, avaliação de modelos e operacionalização de soluções.
• Conhecimento em Python e bibliotecas como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face ou equivalentes.
• Familiaridade com NLP, embeddings, recuperação de informação, classificação e avaliação de modelos.
• Experiência com pipelines de ML, versionamento de modelos, datasets e experimentos.
• Boa compreensão de métricas de ML, validação, overfitting, drift, bias e monitoramento.
• Capacidade de transformar experimentos em componentes produtivos e integráveis.
• Conhecimento em APIs, containers, cloud e deploy de modelos.
• Atenção a segurança, privacidade, rastreabilidade e governança de modelos.

Diferenciais

• Experiência com LLMOps, avaliação de LLMs, RAG evaluation, LLM as a judge e observabilidade de IA.
• Conhecimento em fine tuning, LoRA, quantização, model serving e otimização de inferência.
• Vivência com vLLM, Triton, MLflow, Kubeflow, BentoML, Ray, Vertex AI, SageMaker, Azure ML ou ferramentas similares.
• Experiência com modelos open source e comparação entre provedores de IA.
• Conhecimento em bancos vetoriais, busca híbrida, reranking e pipelines de recuperação de contexto.
• Vivência em ambientes regulados, com necessidade de explicabilidade, auditoria e controle de modelos.

Perfil que buscamos

Buscamos uma pessoa investigativa, técnica e pragmática. Alguém que goste de experimentar, medir, comparar e melhorar, mas que também saiba lidar com as exigências de produção.

Indicadores de sucesso

• Melhoria da camada de avaliação e monitoramento de modelos.
• Modelos e componentes de ML mais fáceis de versionar, comparar e operar.
• Redução de riscos relacionados a qualidade, drift, custo e latência.
• Fortalecimento da base de MLOps e LLMOps do Spine.

Informações adicionais

• Contratação: Via modelo cooperativa.
• Modelo de Trabalho:Anywhere Office - trabalhe de onde se sentir confortável.
• Tecnologia: Reembolso BYOD para aquisição de máquina e Auxílio BYOD para utilização de máquina própria.
• Auxílios: Auxílio home office no cartão iFood Benefícios na categoria saldo livre para usar onde quiser.
• Bem-Estar: TotalPass, Pacote Colab+ com acesso a WellHub, Avus, Starbem e Dasa+ Saúde.
• Benefícios Adicionais: DIT - Diária de Incapacidade Temporária, People Hub - Clube de Benefícios, Day off de aniversário.
• Desenvolvimento: Treinamentos e Certificações.

Originally posted on Himalayas