Machine Learning Engineer
BEES Brasil
Sobre a vaga
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A empresa BEES Brasil está contratando para o cargo de Machine Learning Engineer em: Campinas, SP | LinkedIn
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Machine Learning Engineer
BEES Brasil
Campinas, SP
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Há 1 mês
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Sobre o BEES
Junte-se a nós para construir o futuro do comércio B2B!
O BEES é uma plataforma B2B da AB InBev. Por meio do nosso ecossistema, comerciantes e varejistas de 29 países abastecem seus negócios de forma rápida, prática e segura.
No BEES sonhamos grande, lideramos com propósito e desenvolvemos tecnologia que transforma a forma como varejistas e vendedores crescem.
Cada linha de código e cada parceria são feitas à serviço de uma única missão: tornar o comércio melhor para varejistas e vendedores em todo o mundo. Aqui, seu trabalho não é apenas importante. Ele faz a diferença!
Sobre esta oportunidade
Estamos em busca de uma pessoa Mid Level Machine Learning Engineer para atuar no BEES, com base em Campinas/SP. Essa pessoa será responsável por desenvolver, evoluir e operar componentes da plataforma de Machine Learning, garantindo soluções consistentes, escaláveis e confiáveis para treinamento, deployment e serving de modelos.
O papel combina Engenharia de Software, Machine Learning e infraestrutura cloud, contribuindo para a evolução dos workflows de desenvolvimento de modelos, observabilidade, performance e eficiência operacional em parceria com times de plataforma e SRE.
O que você fará:
- Implementar e evoluir capacidades da plataforma de Machine Learning, incluindo jobs de treinamento, serviços de inferência e soluções de batch e online serving
- Desenvolver e manter componentes do workflow de desenvolvimento de modelos, apoiando estruturação de projetos, experimentação, versionamento e reprodutibilidade
- Criar e operar soluções de observabilidade para modelos em treinamento e produção, incluindo monitoramento, logging e alertas de performance, qualidade e drift
- Apoiar deployments otimizados de modelos, trabalhando com escalabilidade, alocação de recursos e tuning de inferência
- Contribuir para que os modelos atendam requisitos de custo, qualidade, disponibilidade e SLAs
- Investigar e solucionar problemas em pipelines, workflows de treinamento e serviços de serving
- Documentar soluções, aprendizados e boas práticas para promover reutilização e consistência entre os times
- Trabalhar em parceria com equipes de Platform, SRE e Engenharia para evoluir a arquitetura e a operação da plataforma de ML
- Contribuir para iniciativas de melhoria contínua relacionadas à confiabilidade, performance e escalabilidade dos sistemas
O que você precisa ter:
- Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou outra área quantitativa
- Experiência prática com componentes de plataformas de Machine Learning, como feature pipelines, model registries e workflows de treinamento e inferência
- Sólidos conhecimentos de Engenharia de Software, incluindo Clean Code, testes, CI/CD e design de sistemas sustentáveis
- Experiência com Python, PySpark e SQL
- Conhecimento em ambientes de Kubernetes, Databricks, Terraform, Azure DevOps/Git e Azure Cloud
- Experiência com frameworks e bibliotecas de Machine Learning como Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e ONNX
- Familiaridade com ferramentas de model serving, como BentoML, Kedro, Seldon, KServe ou Triton Inference Server
- Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes times e comunicar trade-offs técnicos de maneira clara
- Forte capacidade de resolução de problemas, organização e aprendizado contínuo
- Conhecimento ou experiência com Java será considerado um diferencial
- Vivência com otimização de inferência, observabilidade de modelos e gerenciamento de recursos será considerada um diferencial
Quem deve se candidatar?
Pessoas apaixonadas por Machine Learning, Engenharia de Software e construção de plataformas escaláveis. Se você gosta de transformar modelos em soluções robustas de produção, resolver desafios de infraestrutura e performance e trabalhar em parceria com times multidisciplinares, essa vaga é para você.
O que oferecemos
- Bônus baseado em performance*
- Bônus de assiduidade*
- Previdência privada
- Vale-refeição
- Dias de folga*
- Plano de saúde, odontológico e seguro de vida
- Descontos em medicamentos
- Parceria com WellHub
- Auxílio-creche
- Descontos em produtos Ambev*
- Parceria Clube Ben
- Bolsa de estudos*
- Garantia de material escolar
- Plataformas de idiomas e treinamentos
- Vale-transporte
Regras aplicáveis.
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Nível de experiência
Pleno-sênior
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Tipo de emprego
Tempo integral
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Setores
Tecnologia, Informação e Mídia
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