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Resumo: Procuramos um Engenheiro de Aprendizado de Máquina para gerenciar o ciclo de vida completo de uma plataforma de modelos de dados, projetar esquemas robustos, integrar modelos estatísticos e expor serviços por meio de APIs de alto desempenho. Pontos de destaque: 1. Responsável pelo ciclo de vida completo de uma plataforma de modelos de dados e suas APIs 2. Projetar esquemas robustos em PostgreSQL/ArcticDB e integrar modelos estatísticos 3. Oportunidade de trabalhar em projetos desafiadores para grandes clientes **Quem somos nós:** A Neotalent Conclusion é uma das principais especialistas ibéricas em prestação de serviços nas áreas de Tecnologia da Informação e Engenharia. Como parte da organização com sede nos Países Baixos, a Conclusion — que possui um ecossistema de mais de 25 empresas e 3.600 colaboradores — tem como foco aumentar a capacidade tecnológica de seus clientes e impulsionar a transformação digital de seus ecossistemas de aplicações. Somos especialistas em talento, atraindo as melhores pessoas e combinando-as com as necessidades dos projetos mais ambiciosos, no momento certo. Nosso sucesso resulta dos investimentos em inovação, do foco em resultados e, acima de tudo, da garantia de que nossos profissionais terão carreiras gratificantes e satisfatórias. Com mais de 25 anos de experiência sólida, a Neotalent Conclusion estabeleceu sua presença em localidades estratégicas, incluindo Lisboa, Porto e Madri. Atualmente, a empresa conta com mais de 950 profissionais nas diversas áreas em que atua. Neotalent, as pessoas responsivas. Saiba mais sobre nós em \. **Visão geral da vaga:** Estamos procurando um **Engenheiro de Aprendizado de Máquina** para se juntar a uma líder do setor energético em Portugal, onde inovação, sustentabilidade e excelência são os pilares do seu sucesso. ***Você será responsável pelo ciclo de vida completo de nossa plataforma de modelos de dados e de suas APIs públicas. Você projetará esquemas robustos em PostgreSQL/ArcticDB, integrará modelos estatísticos diretamente ao banco de dados e exporá os serviços resultantes por meio de endpoints seguros e de alto desempenho em FastAPI/REST.*** **Suas responsabilidades:** * **Integração de modelos de dados** – Projetar, criar e controlar versões de esquemas em PostgreSQL/ArcticDB que reflitam dados brutos, intermediários e finais dos modelos. * **Integração do modelo com o banco de dados** – Conectar código estatístico ao banco de dados usando psycopg2/SQLAlchemy (ou APIs nativas do ArcticDB), permitindo que os modelos leiam e gravem dados diretamente. * **Documentação e governança** – Produzir diagramas de esquema, documentos de dicionário de dados e comentários no código; aplicar padrões de codificação e boas práticas de controle de versão. * **Desempenho e confiabilidade** – Realizar ajustes de desempenho em consultas, adicionar índices/partições e implementar monitoramento básico e alertas para tarefas de longa duração. **Perfil desejado:** * Experiência em linguagens de programação como Python, Pandas, NumPy e Matplotlib; * Experiência com bancos de dados e SQL: projeto de esquemas em PostgreSQL, conceitos do ArcticDB e otimização de consultas serão valorizados; * Experiência com controle de versão: fluxos de trabalho Git (branches de funcionalidades, revisões de pull requests, marcação de versões/lançamentos); * Familiaridade com testes unitários (pytest), ferramentas de análise estática (flake8/black) ou tipagem estática (mypy). * Familiaridade com Fast API / REST API; * Fluência em inglês é essencial. **Por que se juntar a nós:** * Trabalhar em projetos desafiadores para grandes clientes * Aprender mais sobre tecnologias emergentes * Possibilidade de trabalho remoto * Planejar sua própria trajetória de carreira * Acesso a treinamentos contínuos e certificações * Evoluir por meio do nosso programa de mobilidade interna * … e muito mais! **Como se candidatar:** Envie seu currículo para \ com **ASM\_ML** no assunto do e-mail Poderá encontrar o anúncio original publicado em: https://www.itjobs.pt/oferta/507244/machine\-learning\-engineer
