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Machine Learning Engineer

Job type: Effective

Work model: Remote

Position for persons with disabilities

Job description

¬†ūüĒé #Conhe√ßa um pouco sobre a √°rea:


Aqui voc√™ ter√° a oportunidade de criar um impacto direto na companhia como um todo, utilizando tecnologia de ponta e tendo liberdade para pesquisar, inovar e gerar solu√ß√Ķes para a principal plataforma de¬†Growth Intelligence¬†da Am√©rica Latina.¬†


Como Engenheiro de¬†Machine Learning¬†voc√™ estar√° contribuindo para a cria√ß√£o de uma plataforma de¬†machine learning, desenvolvendo solu√ß√Ķes que contribuam para a automa√ß√£o, monitoramento e atualiza√ß√£o dos modelos desenvolvidos pela equipe de cientistas de dados da Cortex. Adicionalmente, voc√™ estar√° envolvido na cria√ß√£o de novas ferramentas que acelerem o ciclo de desenvolvimento de novos modelos.¬†

Responsibilities and assignments

ūüéĮ#Desafios que voc√™ vai encontrar:


  • Colaborar com uma equipe multidisciplinar e √°gil para arquitetar e implementar solu√ß√Ķes de¬†machine learning, sejam ferramentas ou servi√ßos que contribuam para redu√ß√£o de tempo dedicado ao desenvolvimento e opera√ß√£o dos nossos modelos.
  • Definir arquiteturas de solu√ß√£o de¬†machine learning¬†reprodut√≠veis, escal√°veis e que monitorem o ciclo de vida de um modelo, empregando boas pr√°ticas de arquitetura de sistemas com foco nos conceitos de MLOps.
  • Expor modelos de¬†machine learning¬†de forma escal√°vel para opera√ß√Ķes¬†offline¬†ou¬†online,¬†com alta disponibilidade para uso em ambientes produtivos.
  • Fazer interface com o time de engenharia de dados, ajudando a construir¬†data lakes¬†e¬†features¬†em¬†feature stores¬†de forma orientada √†s necessidades dos modelos atuais e futuros modelos em produ√ß√£o.
  • Fomentar e manter boas pr√°ticas de engenharia de software e MLOps dentro da √°rea de¬†analytics.
  • Ter sempre um olhar cr√≠tico √†s solu√ß√Ķes j√° implementadas e como as mesmas podem ser melhoradas.
  • Gerir a efici√™ncia operacional (custo x benef√≠cio) da infraestrutura empregada nas solu√ß√Ķes do time.

Requirements and qualifications

‚úĒÔłŹ #Conhecimentos importantes para a posi√ß√£o:


 #Conhecimentos importantes para a posição


  • Experi√™ncia com gest√£o e constru√ß√£o de ambientes de produ√ß√£o na nuvem e ferramentas para deploy de modelos como SageMaker, Databricks e similares.
  • Conhecimento do pipeline de execu√ß√£o e o ciclo de desenvolvimento de modelos de¬†machine learning.
  • Experi√™ncia no desenvolvimento de APIs usando bibliotecas como Flask ou FastAPI.
  • Forte conhecimento de boas pr√°ticas de arquitetura e engenharia de software com mentalidade MLOps (ex: orienta√ß√£o √† objetos, testes unit√°rios, preocupa√ß√£o com performance, monitoramento e qualidade de c√≥digo, atualiza√ß√£o autom√°tica de modelos, etc.).
  • Experi√™ncia com servi√ßos de automa√ß√£o e orquestra√ß√£o (ex.: Airflow, Kubernetes).
  • Conhecimento de Ferramentas de BigData (ex: Spark, Dask, Athena, BigQuery, etc.).
  • Experi√™ncia com ferramentas de¬†Infrastructure as a Code¬†(Terraform, Cloud Formation, etc.).
  • Experi√™ncia com fluxos de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, etc.).
  • Profici√™ncia em ambientes Linux.
  • Conhecimento de ferramentas empregadas em ci√™ncias de dados (Python, Jupyter, Pandas, scikit-learn, matplotlib, SQL, bokeh, etc.)


‚≠ź #Diferencial para a posi√ß√£o:


  • Experi√™ncia em projetos utilizando AWS.
  • Experi√™ncia com ferramentas de gest√£o de versionamento de projetos de¬†Machine Learning¬†(ex.: DVC, MLFlow).
  • Experi√™ncia com solu√ß√Ķes customizadas de gerenciamento de¬†Feature/Model Store.
  • Resolvido problemas utilizando t√©cnicas de aprendizado de m√°quina.
  • Tenha capacidade de an√°lise quantitativa (Ci√™ncia de Dados/Minera√ß√£o de Dados/ Estat√≠stica) e explorat√≥ria.
  • Contato com conceitos de GIS (Geographic Information Systems).
  • J√° tenha manipulado geometrias em alguma linguagem de programa√ß√£o (Ex: shapely, geopandas, geopy).
  • Mestrado e/ou Doutorado em Intelig√™ncia Computacional, Intelig√™ncia Artificial,¬†Aprendizado de M√°quina, Otimiza√ß√£o ou √°reas correlatas.

Additional information

ūüíú¬†#PraVoc√™ Nossos Beneficios:


PraVoc√™ no dia a dia ūüĆě:

  • Vale Refei√ß√£o ou Alimenta√ß√£o;¬†
  • Gympass;¬†
  • Aux√≠lio home-office (durante a pandemia);¬†
  • Aux√≠lio infraestrutura (durante a pandemia);¬†
  • Flexibilidade de hor√°rios e loca√ß√Ķes.

PraVoc√™ & Fam√≠liaūüĎ©‚ÄćūüĎ©‚ÄćūüĎß‚Äćūü϶:

  • Plano de Sa√ļde e Plano Odontol√≥gico SulAm√©rica;¬†
  • Aux√≠lio-creche (at√© os 5 anos completos da crian√ßa);¬†
  • Licen√ßa-Maternidade, Paternidade e Adotante Estendidas (#todasasfam√≠liasimportam);¬†
  • Seguro de Vida;
  • Day Off de Anivers√°rio (Um dia de folga para tirar no dia ou durante o m√™s do seu anivers√°rio.);
  • Dia da Fam√≠lia (Um dia de folga¬†para mam√£es e papais tirarem entre os meses de maio e agosto e aproveitar como quiserem.);
  • Pausa Mental (Uma semana corrida de folga em JANEIRO para que descansem e recarreguem as baterias.).

PraVoc√™ AINDA MAISūüĒĚ:


‚óŹ Senso de prop√≥sito ao fazer parte de um time que est√° construindo algo que ser√° perene e trar√° frutos para a sociedade, seja a Cortex em si enquanto "startup" em r√°pido crescimento que gerar√° cada vez mais empregos, seja o produto Plataforma Cortex, que ser√° usado por cada vez mais usu√°rios no Brasil e exterior.¬†


‚óŹ Ambiente de trabalho descontra√≠do, jovem, empreendedor e meritocr√°tico, sem espa√ßo para pol√≠tica.. ;-)¬†


‚óŹ Oportunidade de desenvolvimento de carreira e crescimento numa empresa que n√£o para de crescer.


Valorizamos, cultivamos e respeitamos as diferenças, por isso proporcionamos um ambiente aberto e inclusivo.

Todas as nossas posi√ß√Ķes s√£o eleg√≠veis para pessoas com defici√™ncia.

Tecnol√≥gica, inquieta e ousada, bem-vindo √† Cortex!ūüöÄ

Somos a Cortex, a plataforma brasileira líder em inteligência de Go-To-Market e o maior investimento em Inteligência Artificial aplicada a negócios na América Latina. Nosso propósito é transformar com inteligência o caminho de pessoas e negócios.


Usamos IA e Ci√™ncia de Dados para promover uma gest√£o completa e cont√≠nua do Go-to-Market de marcas l√≠deres no pa√≠s. Nossa plataforma √© a √ļnica que coleta e normaliza dados externos, sejam eles firmogr√°ficos, de m√≠dia ou de localiza√ß√£o, e os unifica com dados internos de clientes para criar pain√©is de analytics flex√≠veis, an√°lises geogr√°ficas e fluxos de trabalho baseados em dados.


Grandes investidores acreditam no nosso negócio. Temos como parceiros alguns dos maiores e principais fundos de investimento em tecnologia, como Lightrock, Riverwood Capital e SoftBank.


VEM FAZER PARTE DO TIME!


Aqui na Cortex você encontrará um ambiente receptivo às diferenças e às necessidades das pessoas. Crescemos rápido porque crescemos juntos.


Tudo isso faz com que ser cortexiane seja uma experi√™ncia √ļnica de descobertas, transforma√ß√£o e crescimento a partir de um ambiente colaborativo de cria√ß√£o e realiza√ß√£o. Vamos juntos?


Então aproveite e conheça a Jornada Cortex da Pessoa Candidata. Você encontrará tudo sobre o nosso processo seletivo, dicas sobre cada etapa e nossa história e cultura:


Acesse aqui ūüĎČ https://bit.ly/3LpUx0i

#BeCortex



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