201 – 500 Funcionários
Patrocinador de visto de trabalhador qualificadoConsultoriaInteligência artificialMarketingA Parser é uma empresa de soluções tecnológicas e consultoria fundada em 2018 que ajuda organizações a aplicar inteligência artificial, dados e engenharia de software a necessidades empresariais complexas. Seu trabalho abrange desenvolvimento de software personalizado, uso de inteligência artificial e dados, design de produtos e consultoria em transformação digital. A Parser colabora com líderes de tecnologia para criar soluções adaptáveis alinhadas aos seus objetivos, combinando experiência em engenharia com foco em inovação prática e parcerias duradouras com os clientes.
Engenheiro(a) sênior de backend, MLOps
Desenvolva uma infraestrutura escalável de MLOps para uma líder global do setor de viagens, incluindo pipelines de dados, implantação de modelos e sistemas de aprendizado de máquina em tempo real. Faça parte da equipe híbrida da Parser na Espanha.
Descrição
- Desenvolva infraestrutura escalável para treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina, além de sua execução em lote ou em tempo real.
- Crie e mantenha pipelines de dados para processamento em larga escala e engenharia de atributos.
- Otimize o uso de recursos computacionais e melhore o desempenho da disponibilização de modelos nos sistemas de aprendizado de máquina.
- Configure monitoramento, registros e alertas para os sistemas de aprendizado de máquina.
- Ajude a desenvolver práticas de operações de aprendizado de máquina, incluindo pipelines de CI/CD.
- Trabalhe em parceria com cientistas de dados para levar modelos do desenvolvimento à produção.
- Avalie e integre novas tecnologias.
- Oriente engenheiros(as) juniores por meio de mentoria.
- Explique soluções técnicas a diferentes públicos interessados.
Requisitos
- Graduação ou mestrado em ciência da computação, engenharia de software ou área técnica relacionada.
- Normalmente, de 6 a 7 anos de experiência em funções de engenharia de software, dados ou aprendizado de máquina.
- Forte capacidade de resolução de problemas.
- Domínio de Java; conhecimentos de Python são desejáveis.
- Compreensão de algoritmos de aprendizado de máquina e arquiteturas de modelos.
- Experiência no desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina escaláveis e confiáveis.
- Experiência com plataformas de nuvem, como AWS.
- Experiência com Docker ou outras tecnologias de conteinerização.
- Experiência com sistemas de dados escaláveis, como Spark ou Kafka.
- Familiaridade com ferramentas de CI/CD, como GitHub Actions.
- Familiaridade com tecnologias de disponibilização de modelos, como MLflow.
- Capacidade de trabalhar bem com diferentes equipes.
Benefícios
- Equipe acolhedora e colaborativa, que valoriza o compartilhamento de conhecimento e o aprendizado contínuo.
- Cultura de trabalho voltada para a ação.
- Oportunidade de desenvolver infraestrutura de MLOps e aprendizado de máquina para sistemas em tempo real usando tecnologias como Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark e MLflow.