Engenheiro de Machine Learning

Descrição

Resumo: Um Engenheiro de Machine Learning aplica conhecimentos especializados no MDLC, em IA e em engenharia para melhorar e levar à produção modelos avançados de machine learning, alternando entre abordagens centradas em dados e centradas em modelos. Pontos principais: 1. Aplica conhecimentos especializados no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Modelos (MDLC) de ponta a ponta. 2. Adota uma abordagem centrada em dados ou centrada em modelos conforme necessário para otimizar o desempenho dos modelos. 3. Constrói e projeta componentes para plataformas de Dados e de Machine Learning. FINALIDADE E RELEVÂNCIA GERAL PARA A ORGANIZAÇÃO: Um Engenheiro de Machine Learning é um especialista que aplica seus conhecimentos no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Modelos (MDLC) de ponta a ponta, em inteligência artificial e engenharia — software, DevOps, dados, nuvem e plataformas — para melhorar e levar à produção modelos avançados de machine learning. Ele pode alternar entre abordagens centradas em dados (engenharia de dados) ou centradas em modelos (ciência de dados) para aprimorar o desempenho preditivo dos modelos e aplicar diversas técnicas de engenharia de software para implantar e dimensionar modelos. PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES: ENGENHARIA DE MACHINE LEARNING: * Constrói componentes para a plataforma de Dados destinados a pipelines de processamento distribuído de dados e repositórios escaláveis de características (feature stores), incluindo monitoramento da saúde dos dados e alertas. * Constrói componentes para a plataforma de ML para habilitar treinamento e avaliação distribuídos de modelos, incluindo observabilidade de modelos e monitoramento de desempenho de modelos. * Projeta pipelines completos de Machine Learning (ou seja, MLOps). * Trabalha com cientistas de dados e engenheiros de dados para levar à produção pipelines de dados e modelos de machine learning, permitindo assim que diversos requisitos comerciais sejam implementados e dimensionados. * Auxilia na geração da prontidão final dos dados (por exemplo, embeddings) para os cientistas de dados, de modo que estes possam avançar rapidamente rumo à geração de valor, por exemplo, aplicando diretamente modelos sobre características curadas. ANÁLISE: * Aplica uma variedade de técnicas de machine learning, em consulta com cientistas de dados e especialistas de domínio, para aprimorar modelos dentro das restrições de IA explicável (XAI), desempenho e IA responsável. * Seleciona, adquire e integra características (componentes de dados voltados para IA) para análise. * Aplica técnicas de machine learning não supervisionado (como agrupamento) aos dados para identificar padrões desconhecidos e realizar análises preliminares para tarefas de machine learning supervisionado. GERENCIAMENTO, MODELAGEM E PROJETO DE DADOS: * Aplica técnicas de análise exploratória de dados (EDA), projeto de dados, modelagem de dados e garantia de qualidade para estabelecer, modificar ou manter características altamente curadas para a engenharia de IA. * Supre todas as necessidades de engenharia de dados ou auxilia a equipe de engenharia de dados no alcance dos objetivos do projeto. * Implementa projetos físicos de bancos de dados e data warehouses para suportar a disponibilidade de características ao longo do MDLC. * Auxilia na garantia de acessibilidade, recuperabilidade, segurança e proteção dos dados de forma ética. PROGRAMAÇÃO/DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE: * Projeta, codifica, verifica, testa, documenta, corrige e refatora programas/scripts de complexidade moderada. * Desenvolve e implanta código para engenharia de características e treinamento/inferência de modelos, tendo em vista práticas de CI/CD. * Constrói modelos nativos de nuvem ou locais para o MDLC, a fim de orquestrar e direcionar os processos de desenvolvimento para diversas equipes de engenharia envolvidas no MDLC. * Aplica transversalmente o desenvolvimento e a implantação de modelos em paradigmas de processamento distribuído e big data para lidar com restrições relacionadas ao volume, velocidade e variedade dos dados. VISUALIZAÇÃO DE DADOS E NARRATIVA: * Aplica uma variedade de técnicas de visualização e projeta o conteúdo e a aparência dos visuais de dados para narrativa e EDA. * Opera e automatiza atividades para produção eficiente e oportuna de visuais de dados por meio de painéis e relatórios operacionalizados. * Comunica os resultados de técnicas de aprendizado não supervisionado (como agrupamento) para identificar e comunicar padrões desconhecidos nos dados. TESTES: * Revisa requisitos e especificações e define condições de teste. * Projeta casos de teste e scripts de teste sob sua própria orientação, vinculando-os a critérios predefinidos, registrando e relatando os resultados. * Analisa e relata atividades e resultados de testes. * Identifica e relata problemas e riscos associados ao seu trabalho. * Incorpora casos de teste unitários, de integração e de regressão nos processos de CI/CD que impulsionam o MDLC. CASO NECESSÁRIO: GESTÃO DE PESSOAS / GESTÃO DE RECURSOS: * Pode estar envolvido e fornecer alguma contribuição nas decisões de contratação e transição. * Garante que habilidades adequadas de liderança estejam presentes em todos os níveis, criando um ambiente de trabalho motivador e solidário no qual os funcionários recebem orientação, treinamento e oportunidades de carreira por meio de desenvolvimento. * Aloca diferentes tarefas aos respectivos funcionários, considerando experiência, complexidade, carga de trabalho e eficiência organizacional. * Monitora e avalia continuamente a carga de trabalho da equipe e a eficiência organizacional com o apoio de sistemas de TI, dados e análises, bem como feedback da equipe, realizando ajustes adequados para atender às necessidades empresariais. * Fornece aos membros da equipe/subordinados diretos orientação clara e metas alinhadas às necessidades empresariais e aos objetivos da GIT. FORMAÇÃO E EXPERIÊNCIA EXIGIDAS / QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS: + Graduação em Ciência da Computação, Matemática ou área afim; mestrado é um diferencial. + 4 anos de experiência prática como Engenheiro de Machine Learning ou função similar; experiência com dados financeiros ou de planejamento de demanda é um diferencial. + Conhecimento de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software. + Experiência com MLOps em ambiente produtivo — engenharia de características, treinamento distribuído de modelos, serviço e inferência, etc. + Conhecimento aprofundado de algoritmos e tecnologias de Big Data: Apache Kafka, Apache Spark, AWS EMR; Databricks é um diferencial. + Paixão e capacidade de escrever código robusto em Python, R e Java. + Familiaridade com frameworks de machine learning (como Keras ou PyTorch) e bibliotecas de ML (como scikit-learn). + Experiência com algoritmos de machine learning, ferramentas (ex.: MLflow, AWS SageMaker, TensorFlow), deep learning e/ou processamento de linguagem natural. + Excelentes habilidades de comunicação escrita e oral, objetivas e diretas (inglês). + Conforto ao apresentar temas complexos para partes interessadas. + Proveniente colaborador em equipe, capaz de cooperar entre funções e organizações. + Alta resiliência e postura orientada para soluções. NA ADIDAS TEMOS UMA CULTURA VENCEDORA. MAS PARA VENCER, O PODER FÍSICO NÃO É SUFICIENTE. ASSIM COMO ATLETAS, NOSSOS FUNCIONÁRIOS PRECISAM DE FORÇA MENTAL EM SEU JOGO. FOMENTAMOS A MENTALIDADE DO ATLETA POR MEIO DE UM CONJUNTO DE COMPORTAMENTOS QUE QUEREMOS INCENTIVAR E DESENVOLVER EM NOSSAS PESSOAS E QUE ESTÃO NO NÚCLEO DA NOSSA CULTURA EMPRESARIAL ÚNICA: É ASSIM QUE VENCEMOS ENQUANTO JOGAMOS LIMPO. CORAGEM: Fale quando vir uma oportunidade; assuma a liderança quando perceber uma necessidade. DONO: Assuma a responsabilidade. Seja proativo, tome a iniciativa e leve até o fim. INOVAÇÃO: Eleve-se para vencer. Seja curioso, teste e aprenda novas e melhores maneiras de fazer as coisas. TRABALHO EM EQUIPE: Vencemos juntos. Trabalhe de forma colaborativa e cultive uma mentalidade compartilhada. INTEGRIDADE: Jogue pelas regras. Responsabilize-se, você mesmo e os demais, pelos padrões da empresa. RESPEITO: Valorize todos os jogadores. Demonstre empatia, seja inclusivo e trate todos com dignidade. **NA ADIDAS, ACREDITAMOS FIRMEMENTE QUE INCORPORAR DIVERSIDADE, EQUIDADE E INCLUSÃO (DEI) À NOSSA CULTURA E AOS NOSSOS PROCESSOS DE TALENTOS PROPORCIONA A NOSSOS FUNCIONÁRIOS UM SENTIDO DE PERTENCIMENTO E À NOSSA MARCA UMA VANTAGEM COMPETITIVA REAL.** **– A CULTURA COMEÇA COM AS PESSOAS, COMEÇA COM VOCÊ –** **AO CONTRATAR TALENTOS E DESENVOLVER NOSSAS PESSOAS PARA REFLETIR A RICA DIVERSIDADE DOS NOSSOS CONSUMIDORES E COMUNIDADES, FOMENTAMOS UMA CULTURA DE INCLUSÃO QUE ENVOLVE NOSSOS FUNCIONÁRIOS E CONECTA AUTENTICAMENTE NOSSA MARCA COM NOSSOS CONSUMIDORES.** TÍTULO DA VAGA: Engenheiro de Machine Learning MARCA: LOCALIZAÇÃO: Porto EQUIPE: Dados ESTADO: 13 PAÍS/REGIÃO: PT TIPO DE CONTRATO: Integral NÚMERO: 540938 DATA: 20 de fev. de 2026