Machine Learning Engineer

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A Birdie nasceu com o propósito de amplificar a voz dos consumidores em sua relação com as marcas, permitindo que empresas possam melhorar a jornada de compra e consumo de seus clientes. Para isso, geramos insights práticos sobre a experiência dos consumidores com produtos, marcas e canais de venda durante a jornada de compra, ajudando nossos clientes a tomarem decisões de negócios baseadas na voz do consumidor.

Nossos valores são:
• No ego! Collaboration: We are stronger as a team.

• Do your best! Passion: We love and put our best in what we do.

• Own it! Accountability: We own what we do and focus on generating impact.

• Dream big! Courage: We welcome and embrace challenges.

• Be different! Diversity: We value and respect different opinions and people.

Para atingir este propósito, precisamos começar dentro de casa, amplificando a voz de todos os grupos de pessoas também na Birdie e trazendo para nosso time pessoas com os mesmos valores que os nossos.
Para isso, buscamos uma pessoa para projetar, desenvolver e manter um sistema de MLOps (DevOps para Machine Learning) afim de criar um pipeline automatizado de implantação, atualização, testes e monitoria de pipeline de dados que envolvem modelos de Machine Learning ou outras abordagens de transformação de dados. Seu trabalho deverá facilitar, acelerar e melhorar a qualidade da implantação em produção de modelos de dados para todo o time de Data Scientists. Você integrará um time multidisciplinar que envolve principalmente Data Engineers e Data Scientists que atuam em conjunto para enriquecer e estruturar (principalmente com técnicas de Processamento de Linguagem Natural) milhões de dados sobre opiniões de consumidores coletados de múltiplas fontes e em formato não-estruturado. A saída final desse processo é um banco de dados estruturado e fácil de ser consultado por um Analytics que tem como objetivo de extrair insights úteis para grande empresas sobre seus consumidores.

Você irá:
• Projetar, implementar e manter o processo de MLOps;

• Apoiar cientistas de dados nas melhores práticas de desenvolvimento de modelos para produção;

• Apoiar no desenvolvimento do data lake e de feature stores voltadas a facilitar o trabalho de cientistas de dados;

• Manter um processo de monitoria da qualidade dos modelos e seus dados gerados em produção.
O que buscamos:
• Formação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistema de Informação, Estatística ou curso relacionado;

• Conhecimento em modelagem de dados e de arquiteturas de dados;

• Experiência em programação em linguagem Python e SQL;

• Experiência em ambiente AWS (Athena, Lambda, S3, Step Functions, outros) e arquitetura Serverless;

• Experiência em ambiente de computação distribuída (e.g. Hadoop/Spark);

• Experiência ou conhecimento de frameworks de Machine Learning (TensorFlow, Keras, scikit-learn);

• Experiência em ferramentas de apoio ao ciclo de vida de modelo de Machine Learning (MLFlow, KubeFlow, SageMaker, CookieCutter Data Science e DVC);

• Experiência em trabalhar com metodologia de desenvolvimento ágil;

• Inglês intermediário.
O que te oferecemos:
• Regime de contratação CLT;

• Ambiente descontraído, de alto crescimento, com foco em resultado e inovação;

• Vale Refeição/Alimentação flexível – Vee Food;

• Ajuda com custos pessoais – Vee Utilities – com descontos em academias, psicólogos e muito mais;

• Plano de saúde;

• Plano odontológico;

• Seguro de vida;

• Horário de trabalho flexível.

Para se candidatar a esta vaga visite docs.google.com.

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