Engenheiro(a) Machine Learning Senior (Remoto)

Buscamos um builder Sênior para atuar na linha de frente dos nossos projetos. Mais do que construir modelos, seu foco será integrar a IA avançada aos processos e sistemas reais dos clientes, garantindo a prontidão dos dados e entregando soluções escaláveis com claro retorno sobre o investimento.

O que você fará:

• Discovery e Engenharia de Valor: Atuar junto ao cliente para mapear fluxos de trabalho e traduzir desafios técnicos em business cases, garantindo que a IA aplicada traga um ROI mensurável e impacto financeiro direto.
• Preparação e Engenharia de Dados: Desenvolver pipelines robustos para estruturar dados, conectar sistemas legados e APIs, criando a base necessária para o consumo de modelos de IA.
• Desenvolvimento End-to-End: Projetar, codificar e implantar arquiteturas que unam Machine Learning tradicional e aplicações modernas de IA Generativa (RAG, Agentes).
• Ponte Técnica/Negócio: Navegar pelas políticas de arquitetura, segurança e governança no ambiente do cliente para colocar as aplicações em produção de forma fluida.

• Background Sólido: Atuação sênior no ecossistema de dados, idealmente com vivência prévia como Cientista de Dados (modelagem clássica) e evolução madura para a Engenharia de Software com GenAI.
• Engenharia de Valor: Capacidade de articular a proposta de valor técnico-financeira e priorizar desenvolvimentos baseados em impacto real no negócio.
• Técnica: Domínio em Python focado em engenharia de sistemas (APIs), SQL avançado e forte capacidade em preparação/manipulação de dados.
• GenAI Prática: Experiência comprovada em colocar LLMs, frameworks de orquestração e bancos de dados vetoriais em produção.
• Desejáveis:
• Vivência prévia em papéis consultivos, embedded em squads de clientes ou áreas de desenho de soluções técnicas.
• Conhecimento avançado no ciclo de vida de modelos (MLOps / LLMOps) focado em escala, monitoramento e custo.
• Domínio prático em plataformas cloud (GCP, AWS, Azure) e ecossistemas modernos (como Databricks).

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