Engenheiro de Machine Learning

Descrição

Resumo: Um Engenheiro de Machine Learning aplica sua especialização no MDLC, em IA e em engenharia para aprimorar e levar à produção modelos de machine learning de última geração, alternando entre abordagens centradas em dados e centradas em modelos. Pontos de destaque: 1. Aplica especialização no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Modelos de ponta a ponta (MDLC) 2. Constrói componentes para plataformas de Dados e de Machine Learning (ML), projeta pipelines de MLOps 3. Desenvolve e implanta código de engenharia de características (feature engineering) e treinamento de modelos com práticas de CI/CD FINALIDADE E RELEVÂNCIA GERAL PARA A ORGANIZAÇÃO: Um Engenheiro de Machine Learning é um especialista que aplica sua expertise no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Modelos de ponta a ponta (MDLC), em inteligência artificial e em engenharia — software, DevOps, dados, nuvem e plataformas — para aprimorar e levar à produção modelos de machine learning de última geração. Ele pode alternar entre abordagens centradas em dados (engenharia de dados) ou centradas em modelos (ciência de dados) para melhorar o desempenho dos modelos preditivos 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, de modo que diversos requisitos comerciais possam ser implementados e dimensionados. * Auxilia na geração da pronta disponibilidade final dos dados (por exemplo, embeddings) para os cientistas de dados, permitindo-lhes avançar rapidamente rumo à geração de valor, ou seja, aplicando diretamente modelos sobre características curadas. ANÁLISE DE DADOS: * Aplica uma variedade de técnicas de machine learning, em consulta com cientistas de dados e especialistas em 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 ML não supervisionado (como agrupamento/clustering) aos dados para identificar padrões desconhecidos e realizar análises preliminares para tarefas de ML 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. * Assume todas as necessidades de engenharia de dados ou auxilia a engenharia de dados no objetivo de entrega do projeto. * Implementa projetos físicos de bancos de dados e data warehouses para suportar a disponibilidade de características no 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 de engenharia de características (feature engineering) e treinamento/inferência de modelos com práticas de CI/CD em mente. * Constrói modelos nativos de nuvem ou locais (on-prem) 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 implantação de modelos em paradigmas de processamento distribuído e big data para atender às restrições de 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 de visuais de dados para narrativa e EDA. * Opera e automatiza atividades para produção eficiente e oportuna de visuais de dados por meio de dashboards e relatórios operacionalizados. * Comunica os resultados de técnicas de aprendizado não supervisionado (como agrupamento/clustering) 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 pré-determinados, registrando e relatando os resultados. * Analisa e relata atividades e resultados de testes. * Identifica e relata problemas e riscos associados ao seu próprio 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 de apoio no qual os funcionários recebem orientação, treinamento e oportunidades de carreira por meio de desenvolvimento. * Atribui 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, análises e feedback da equipe, realizando ajustes apropriados para atender às necessidades comerciais. * Fornece aos membros da equipe/subordinados diretos orientação clara e metas alinhadas às necessidades comerciais e aos objetivos da GIT. FORMAÇÃO E EXPERIÊNCIA EXIGIDAS / QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS: + Graduação em Ciência da Computação, Matemática ou área correlata; mestrado é um diferencial. + 4 anos de experiência prática como Engenheiro de Machine Learning ou cargo 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, implantação 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 ou 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 (PLN). + Excelentes habilidades de comunicação escrita e oral, objetivas e precisas (inglês). + Capacidade de apresentar tópicos complexos a partes interessadas. + Proveniente colaborador capaz de trabalhar em conjunto com diferentes funções e organizações. + Alta resiliência e atitude 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, OS QUAIS ESTÃO NA BASE DA NOSSA CULTURA EMPRESARIAL ÚNICA: É ASSIM QUE VENCEMOS ENQUANTO JOGAMOS LIMPO. CORAGEM: Fale quando vir uma oportunidade; assuma a liderança quando vir uma necessidade. DONO DO PROCESSO: Assuma a responsabilidade. Seja proativo, tome responsabilidades e leve até o fim. INNOVAÇÃO: Eleve-se para vencer. Seja curioso, teste e aprenda novas e melhores maneiras de fazer as coisas. TRABALHO EM EQUIPE: Vença juntos. Trabalhe de forma colaborativa e cultive uma mentalidade compartilhada. INTEGRIDADE: Jogue pelas regras. Responsabilize-se pessoalmente e responsabilize os demais pelos padrões da empresa. RESPEITO: Valorize todos os jogadores. Demonstre empatia, seja inclusivo e mostre dignidade a todos. **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 RECRUTAR TALENTOS E DESENVOLVER NOSSAS PESSOAS PARA REFLETIR A RICA DIVERSIDADE DE 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: Tempo integral NÚMERO: 540938 DATA: 20 de fevereiro de 2026