Machine Learning Engineering (Engenheiro de Aprendizado de Máquina)

Sobre o Group Link One:

Transformamos o mundo físico com inteligência aplicada. No Group Link One, desenvolvemos uma tecnologia AIoT 100% brasileira, que une sensores inteligentes, ciência de dados e software de alto nível para transformar dados brutos em insights estratégicos. Especialistas em telemetria, oferecemos uma solução completa de ponta a ponta do hardware ao dashboard para capturar, organizar e interpretar dados comportamentais no mundo real. Não vendemos só sensores. Vendemos inteligência. Acreditamos que os dados certos, coletados no lugar certo, com a tecnologia certa, têm o poder de transformar decisões, empresas, cidades e pessoas. Nossa missão é construir a infraestrutura invisível que conecta o físico ao digital com precisão, propósito e impacto real.

Sobre a Função:

Nível da Vaga: Sênior

Perfil Técnico e Comportamental Desejado:

• Programação e Frameworks:
• Python (pandas, polars, scikit-learn, TensorFlow/Pytorch, plotly, matplolib)
• Banco de Dados SQL (PostgreSQL, Apache Druid, DuckDB, BigQuery, Iceberg)
• MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, Git, A/B testing, Grafana)
• Cloud Computing (Google Cloud Platform, DigitalOcean)
• REST API (FastAPI)
• Visualização (Metabase)

• Machine Learning:
• Supervised e unsupervised learning
• Deep Learning
• Time Series
• Natural Language Processing
• Feature Engineering
• Avaliação de Modelos
• AutoML e hyperparameter tuning

• Diferenciais:
• Python (PySpark, Dask)
• Node.js (Javascript, Typescript)
• MLOps (Metaflow, Prefect/Airflow/dbt, DVC)
• Stream (Apache Kafka)
• Redis

Comportamental:

O Machine Learning Engineering precisa ser comunicativo de modo que saiba comunicar-se com pessoas técnicas, assim como também com pessoas não técnicas. Saber trabalhar em equipe multidisciplinar colaborando com desenvolvimento dos produtos e serviços da Group Link One. Ter pensamento crítico sobre os dados e resultados gerados, avaliando sempre se estão alinhados com o contexto em questão assim como também com os objetivos da empresa. Ter a capacidade de gerenciar os projetos sobre a sua responsabilidade, conduzindo entregas contínuas e com valor agregado, negociando prazos e alinhando expectativas com os envolvidos no projeto. Ter perfil inovador o qual sempre buscar por soluções novas baseadas em pesquisas acadêmicas ou em tecnologias emergentes que contribuam para melhor desempenho da equipe assim como também para o crescimento da empresa.

Descritivos das Atividades:

• Projetar e desenvolver sistemas de aprendizado de máquina que contemplem as etapas da construção dos modelos, a saber: ingestão dos dados, processamento dos dados, treinamento/modelagem, avaliação do modelo, implantação/deploy e monitoração.
• Aplicar princípios de MLOps para garantir versionamento, automação e escalabilidade dos modelos.
• Estudar, transformar e converter em produtos/serviços os protótipos desenvolvidos pelos cientistas de dados.
• Realizar análises estatísticas e usar os resultados para aprimorar os modelos ou na criação de relatórios que sejam de interesse para os stackholders.
• Criar relatórios e dashboards a partir de solicitações da empresa ou de clientes.
• Visualizar dados para insights mais profundos. Entender quando suas descobertas podem ser aplicadas a decisões de negócios.
• Verificar a qualidade dos dados e/ou garanti-la por meio da limpeza de dados.