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PAR Technology
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1.001 – 5.000 Funcionários
Alimentos e bebidasConsultoriaLogística
A PAR Technology desenvolve tecnologia para restaurantes, empresas de hotelaria e outros ambientes de serviços de alto volume. Sua plataforma reúne sistemas de ponto de venda, pedidos digitais, pagamentos e ferramentas de fidelização de clientes para ajudar os operadores a coordenar os fluxos de trabalho das áreas de atendimento e operações internas. A PAR Technology atende organizações de restaurantes de serviço rápido e casual, cinemas, cassinos, parques temáticos, hotéis e lojas de conveniência, com produtos baseados em nuvem projetados para apoiar operações mais eficientes e uma experiência mais consistente para os clientes.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) de MLOps, resolução de identidade

Leve os modelos de resolução de identidade da Bridg para produção na plataforma de software para restaurantes da PAR Technology. Desenvolva pipelines de AWS e Spark, CI/CD, monitoramento e interfaces de dados consultáveis por agentes.

USEstados UnidosCOColoradoFLFlóridaILIllinoisMNMinnesotaNYNova YorkNCCarolina do NortePAPensilvâniaTXTexas
$ 125.000 – $ 160.000 / ano
RemotoTempo integralJúniorPlenoIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
AirflowAmazon RedshiftAWSGraphQLPandasPySparkPythonScikit-LearnSpark

Descrição

  • Leve o modelo de resolução de identidade da Bridg dos notebooks para uma produção automatizada e monitorada.
  • Desenvolva e mantenha pipelines de dados e machine learning confiáveis e escaláveis.
  • Escreva testes e adicione observabilidade aos dados de correspondência.
  • Otimize tarefas do Spark e desenvolva fluxos de CI/CD.
  • Reforce os testes de sistema e a documentação.
  • Trabalhe com a equipe de ciência de dados para entregar sistemas de machine learning em produção.
  • Faça análises exploratórias de dados e investigue a qualidade dos dados.
  • Mantenha os pipelines de features e a consistência entre o treinamento e a disponibilização dos modelos.
  • Avalie modelos campeões e desafiantes e sinalize resultados anômalos.
  • Crie interfaces leves que permitam que fluxos de trabalho de agentes consultem resultados de resolução de identidade.
  • Use IA para programação, refatoração, infraestrutura como código, documentação de design, resumos de logs e execuções, exploração de conjuntos de dados e geração de casos de avaliação.
  • Responda ao Diretor de Produto da Bridg.

Requisitos

  • De 2 a 4 anos de experiência desenvolvendo sistemas de dados ou machine learning para produção.
  • Bacharelado em ciência da computação, engenharia de dados ou área relacionada, ou experiência prática equivalente.
  • Experiência desenvolvendo e mantendo pipelines automatizados e testados de machine learning ou dados.
  • Experiência aprimorando CI/CD para fluxos de trabalho de dados ou machine learning, incluindo processos baseados em Git, testes automatizados de unidade e integração e promoção por branch entre desenvolvimento, homologação e produção.
  • Experiência com ferramentas de orquestração de fluxos de trabalho, como Airflow, Step Functions ou Databricks Workflows, incluindo novas tentativas, reprocessamentos, monitoramento de SLA e alertas.
  • Familiaridade com acompanhamento de experimentos e registros de modelos, como MLflow.
  • Conhecimento de monitoramento e observabilidade, verificações de qualidade de dados e desvios de esquema, além de desvio nas distribuições de entrada e saída.
  • Experiência com infraestrutura como código, gerenciamento de segredos e ambientes Python reproduzíveis.
  • Experiência em produção com serviços da AWS, incluindo S3, EMR, Glue, Step Functions, Lambda, IAM e CloudWatch.
  • Conhecimento prático de desempenho do Spark, incluindo skew, shuffle, spill, particionamento e estratégias de join.
  • Experiência disponibilizando resultados processados para sistemas subsequentes, como Redshift.
  • Capacidade de realizar análises exploratórias de dados e investigações de qualidade de dados.
  • Experiência desenvolvendo e mantendo pipelines de features e mantendo a consistência entre treinamento e disponibilização.
  • Fundamentos de estatística aplicada, incluindo probabilidade, testes de hipótese, amostragem e métricas de avaliação.
  • Fluência no ecossistema de ciência de dados em Python, incluindo pandas, scikit-learn e PySpark.
  • Interesse em integração de dados com agentes baseados em LLM e disposição para desenvolver interfaces como servidores MCP, endpoints REST ou GraphQL ou feeds estruturados.
  • Bom discernimento ao trabalhar com contratos de dados.
  • Conforto para trabalhar com conjuntos de dados que contêm informações de identificação pessoal.
  • Uso diário de assistentes de programação com IA, com responsabilidade por revisar e testar o código gerado por IA.
  • Deve ter autorização legal para trabalhar nos Estados Unidos ou no Canadá.
  • Não pode ter um acordo de cláusula restritiva que impeça o emprego na PAR.

Benefícios

  • Elegibilidade para bônus.
  • Possibilidade de remuneração adicional, incluindo comissão e/ou participação acionária, conforme aplicável.
  • Modalidade de trabalho remoto em locais elegíveis.
  • Adaptações razoáveis para pessoas com deficiência.

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