A Salve.Inno é uma empresa de recrutamento e consultoria fundada em 2024 e sediada em Gdańsk, na Polônia. Sua pequena equipe ajuda empresas a contratar por meio de estratégias de recrutamento personalizadas, busca global de profissionais para trabalho remoto, triagem de candidatos e experiências de contratação em sites de carreiras. A empresa atua nas áreas de consultoria, marketing e logística, com experiência em recrutamento para funções de marketing, forex e iGaming. A Salve.Inno também apoia organizações em comunicação, diversidade, equidade e inclusão (DE&I) e no desenvolvimento de processos de contratação mais eficazes, além de publicar oportunidades remotas e oferecer serviços de consultoria para um mercado global de talentos.
Engenheiro(a) sênior de aprendizado de máquina e líder de IA aplicada e MLOps
Lidere soluções de IA em produção e MLOps em uma organização internacional. Defina modelos preditivos, governança, implantação e uma arquitetura escalável de aprendizado de máquina.
Descrição
- Assuma a responsabilidade pelos modelos de aprendizado de máquina, desde o desenvolvimento até o monitoramento em produção e o retreinamento.
- Lidere projetos de IA aplicada em valor do ciclo de vida do cliente, cancelamento, fraude e prevenção de abusos.
- Desenvolva e aprimore estruturas de MLOps, implantações automatizadas, CI/CD, promoção entre ambientes e gerenciamento do ciclo de vida dos modelos.
- Crie monitoramento do desempenho dos modelos, da deriva de dados, da qualidade dos dados e dos resultados de negócio.
- Defina estratégias de retreinamento de modelos, procedimentos de escalonamento e práticas de melhoria contínua.
- Use SHAP e atribuição de características para tornar os modelos mais transparentes e interpretáveis.
- Defina padrões para governança de modelos, documentação, controle de versão, reprodutibilidade e auditabilidade.
- Trabalhe em parceria com Engenharia de Dados em pipelines escaláveis, engenharia de atributos e infraestrutura de dados confiável.
- Transforme desafios de negócio em soluções de IA práticas e escaláveis com as equipes de Produto, Risco, Comercial e outras áreas.
- Avalie o desempenho dos modelos em produção para melhorar a precisão, a confiabilidade e o impacto nos negócios.
- Mantenha padrões de produção de estabilidade, escalabilidade, facilidade de manutenção e eficiência operacional.
- Oriente e desenvolva outros engenheiros.
- Equilibre a entrega rápida de MVPs com confiabilidade e escalabilidade duradouras em produção.
Requisitos
- Tenha pelo menos de 5 a 8 anos de experiência profissional na construção, implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina em produção.
- Tenha domínio avançado de Python e sólida base em engenharia de software.
- Conheça algoritmos de aprendizado de máquina, avaliação de modelos, engenharia de atributos e modelagem preditiva.
- Tenha experiência prática com desafios de ML em produção, como vazamento de dados, deriva de modelos, qualidade dos dados e estabilidade dos modelos.
- Tenha experiência prática com Apache Spark ou PySpark para computação distribuída e processamento de dados em larga escala.
- Tenha usado MLflow ou uma plataforma equivalente para gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
- Tenha projetado, implementado e mantido pipelines de CI/CD, de preferência com GitHub Actions.
- Tenha domínio avançado de SQL e experiência com conjuntos de dados grandes e complexos.
- Entenda implantação, monitoramento, detecção de deriva, retreinamento e manutenção de modelos em produção.
- Tenha implementado métodos de explicabilidade e interpretabilidade de modelos, como SHAP.
- Tenha entregue soluções de IA/ML que geraram melhorias comerciais ou operacionais mensuráveis.
- Entenda os requisitos de governança, versionamento, documentação e reprodutibilidade de modelos.
- Saiba projetar arquiteturas de aprendizado de máquina escaláveis, confiáveis e fáceis de manter.
- Tenha forte capacidade analítica e de resolução de problemas.
- Comunique ideias técnicas complexas com clareza para pessoas sem conhecimento técnico.
- Tenha trabalhado com equipes como Engenharia de Dados, Produto, Risco e Comercial.
- Equilibre o desenvolvimento rápido e a entrega de MVPs com uma engenharia de produção sólida.
- Demonstre liderança por meio de mentoria, influência técnica e boas práticas de engenharia.
- Tenha uma abordagem proativa, independente e orientada a resultados na entrega de soluções de IA.
Benefícios
- Remuneração competitiva de acordo com a experiência e as qualificações.
- Programas abrangentes de treinamento e desenvolvimento profissional para funcionários.
- Oportunidades para liderar iniciativas de alto impacto em IA e aprendizado de máquina.
- Contato com tecnologias avançadas de aprendizado de máquina e práticas modernas de MLOps.
- Ambiente de trabalho internacional com colaboração entre diferentes áreas.
- Eventos da empresa, da equipe e do grupo.
- Benefícios de aniversário e por tempo de empresa.
- Oportunidades de crescimento profissional e liderança técnica.
- Benefícios e incentivos adicionais para funcionários.