Engenheiro De Machine Learning em São Paulo

Buscamos um Engenheiro de Machine Learning com perfil hands-on e visão de produto para atuar no ciclo completo de soluções de IA, desde o treinamento e otimização de modelos de clusterização e aprendizado supervisionado, até o deploy em ambientes produtivos com práticas modernas de MLOps e IA Generativa.O profissional será responsável por desenvolver e operacionalizar modelos e agentes inteligentes que impulsionem produtos e plataformas, com foco em escalabilidade, automação e integração em nuvem. Responsabilidades: Projetar, treinar e validar modelos de Machine Learning e Clusterização (ex: K-Means, DBSCAN, GMM, embeddings vetoriais). Realizar o deploy e monitoramento de modelos em ambiente produtivo (Cloud Run, Vertex AI, API endpoints). Implementar pipelines de MLOps, com versionamento, CI/CD, testes automatizados e rastreabilidade (MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines). Desenvolver e integrar agentes inteligentes e fluxos de automação utilizando ADK (Agent Developer Kit), N8N ou frameworks correlatos de orquestração agentic. Criar e manter documentação técnica e artefatos de engenharia, garantindo boas práticas de governança e reproducibilidade. Apoiar times de produto e engenharia na integração de modelos em aplicações (APIs, microserviços, containers). Avaliar continuamente novas abordagens de IA Generativa e integração de LLMs. Requisitos: Formação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática Aplicada ou áreas correlatas. Sólido conhecimento em Python e bibliotecas de ML (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, etc.). Conhecimento prático de deploys em nuvem (Cloud Run, Vertex AI, SageMaker, etc). Vivência com ferramentas de versionamento e rastreabilidade de modelos (MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines). Experiência em integração via APIs. Entendimento de boas práticas de MLOps: monitoramento, logging, rollback, retraining. Noções de IA Generativa e frameworks agentic (LangChain, CrewAI, MCP, ADK). Diferenciais: Experiência comprovada em GCP e/ou AWS (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Bedrock, SageMaker). Deploys de modelos via Cloud Run ou Vertex Endpoints. Vivência com pipelines de MLFlow, Kubeflow ou Vertex Pipelines. Contribuições em projetos de IA Generativa ou agentes multi-inteligentes. Domínio de conceitos de vetorização e embeddings (Word2Vec, BERT, Sentence Transformers, etc.). Certificações em IA.

Nível de escolaridade

Ensino Superior

Experiência exigida

Entre 1 e 3 anos