Engenheiro de Machine Learning - Ambev - Home Office

Engenheiro de Machine Learning – Ambev – Home Office

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Responsabilidades e atribuições

Domínio Técnico:

Forte experiência com Python, SQL, PySpark e cloud, especialmente AWS ou Azure.
Experiência em desenvolvimento e operação de modelos de machine learning em produção.
Conhecimento de MLOps, incluindo pipelines de dados e features, CI/CD, versionamento, deploy e monitoramento de modelos.
Experiência com modelos de recomendação, personalização, predição ou classificação.
Conhecimento de inferência batch e online, APIs e sistemas de baixa latência.
Sólidos conhecimentos de machine learning, estatística, engenharia de software e sistemas distribuídos.
Capacidade de avaliar modelos considerando qualidade, escalabilidade, custo, latência e impacto no negócio.
Responsabilidades:

Desenvolver, colocar em produção e evoluir modelos de machine learning para o Zé Delivery.
Criar e manter pipelines de dados, features, treinamento e inferência em escala.
Desenvolver soluções de recomendação e personalização para diferentes etapas da jornada do consumidor.
Monitorar a performance, qualidade e estabilidade dos modelos em produção.
Definir e analisar experimentos, testes A/B e métricas de impacto.
Trabalhar em parceria com times de Dados, Engenharia, Produto e Negócio.
Atuar como referência técnica e apoiar o desenvolvimento de profissionais mais juniores.
Diferenciais:

Experiência com two-tower models, retrieval, ranking e embeddings.
Experiência com sistemas de recomendação em tempo real.
Conhecimento de Kubernetes, Databricks, MLflow, Airflow ou feature stores.
Experiência com otimização de custo, latência e escalabilidade em cloud.
Vivência com liderança técnica.

Requisitos e qualificações
Requisitos e qualificações:

Ensino superior completo em Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
Experiência mínima de 5 anos em Machine Learning, Engenharia de Dados, Engenharia de Software ou Ciência de Dados aplicada à produção.
Experiência comprovada com deploy e operação de modelos em produção.
Autonomia para conduzir projetos de ponta a ponta.
Boa comunicação e capacidade de traduzir decisões técnicas em impacto para o negócio.

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