Vaga de parceiro

ENGENHEIRO(A) DE MACHINE LEARNING PL - Belo Horizonte / MG

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Nossa plataforma é #completadeverdade , com soluções para RH e Departamento Pessoal, para todos os negócios do país.
  • Em 2022 recebemos o maior aporte já feito em uma HR Tech na América Latina, R$ 530 milhões liderado pelo fundo Warburg Pincus, e expandimos, no mesmo ano, nosso negócio com a compra do Tangerino, solução completa para automação de processos de Departamento Pessoal.
  • Em 2024, adquirimos a Folha de Pagamento Digital, nos consolidando como a one stop shop das PMEs.
  • Atualmente, contabilizamos mais de 30 mil clientes , totalizando mais de oito milhões de vidas impactadas pela plataforma e despontamos na liderança do grupo de empresas de alto crescimento no Brasil.
  • Os valores da nossa empresa representam uma cultura de dedicação, originalidade e amor pelo que fazemos, nos tornando especialistas em pessoas , fortes para alcançar resultados extraordinários , corajosos para ser diferentes e apaixonados pelos clientes .
  • Temos um time unido e engajado, em busca de mover sonhos, pessoas e negócios.
  • Quer ingressar em uma jornada de evolução, crescimento, execução intensa e foco nos resultados? Vem que a Sólides é o seu lugar.
  • Nossa missão é transformar as empresas por meio das pessoas, e procuramos um Engenheiro de Machine Learning para nos ajudar nesta missão sendo responsável por modelar, interpretar, analisar e processar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de fontes heterogêneas (big data), identificando padrões para suportar processos de tomada de decisão.
  • Respondendo também pelo desenvolvimento, avaliação e implementação de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para prover diagnósticos, predições e prescrições.
  • Suas principais atividades serão: Projetar, desenvolver e implementar soluções de machine learning em ambiente de produção usando práticas de MLOps; Criar e manter pipelines de dados escaláveis para treinamento e inferência de modelos; Desenvolver, otimizar e implementar modelos de machine learning em ambiente cloud; Desenvolver e manter infraestrutura para deploy de modelos em containers usando Kubernetes; Construir e gerenciar APIs RESTful para servir modelos de machine learning; Implementar monitoramento e logging de modelos em produção; Otimizar performance e custos de infraestrutura cloud; Automatizar processos de treinamento e deploy de modelos; Garantir a qualidade e confiabilidade dos modelos em produção; Colaborar com cientistas de dados na implementação de seus modelos em ambiente produtivo; Desenvolver soluções de engenharia de dados para processamento em larga escala; Implementar práticas de segurança e governança de dados; Documentar arquiteturas e soluções técnicas; Participar ativamente das cerimônias ágeis e planning técnico.
  • Para esta posição, esperamos que você tenha: Sólidos conhecimentos em desenvolvimento Python; Experiência com frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn); Conhecimento avançado em Google Cloud Platform (GCP); Experiência com Kubernetes e containers Docker; Conhecimentos em engenharia de dados e ETL; Experiência com Cloud Storage, BigQuery e Cloud Functions; Familiaridade com ferramentas de MLOps; Conhecimento em CI/CD e Git; Experiência com APIs REST e microsserviços; Proficiência em SQL; Linux e shell script; Metodologias ágeis.
  • Será um diferencial se você tiver: Experiência com Kubeflow ou MLflow; Conhecimento em Apache Beam e Dataflow; Experiência com Apache Kafka; Familiaridade com Vertex AI e AutoML; Conhecimento em monitoramento (Prometheus, Grafana); Experiência com Cloud Composer (Apache Airflow); Certificações Google Cloud; Conhecimento em feature stores; Experiência com práticas de DevOps; Familiaridade com processamento distribuído (Spark, Dask); Experiência em otimização de performance de modelos; Conhecimento em arquitetura de software e design patterns.
  • E se você ainda tem alguma dúvida se a Sólides é um bom lugar para se trabalhar, olha só quais são os benefícios de ser um(a) Solidiano(a): Vale Alimentação/Vale Refeição no valor de R$ 40,00/dia útil (Cartão Sólides Benefícios); Vale transporte ou Vale combustível; Plano de Saúde da Unimed no formato de coparticipação, sem mensalidade; Plano Odontológico OdontoPrev, mensalidade fixa de R$21,91; Terapia: Parceria com Psicologia Viva - 3 sessões gratuitas por mês; Cursos Online que vão da Gastronomia a Pós Graduação (Qualifica); Acesso a todos os cursos da Escola de Pessoas; Auxílio Home Office no valor de R$60,00 (Cartão Sólides Benefícios); Curso de Inglês (conforme política vigente de elegibilidade); Facilidades (manicure na empresa, lanche balanceado, entre outros); Day off no mês do aniversário; Gympass; Crédito Consignado; Auxílio creche - para mães e pais com filhos até 3 anos.
  • Dress Code Super Flexível.
  • E aí, topa?! Vem ser um Solidiano! Tem um time incrível te esperando =) #J-18808-Ljbffr

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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