Engenheiro Sênior de Aprendizado de Máquina

Descrição

Resumo: Assumir a responsabilidade integral por soluções de aprendizado de máquina, traduzindo objetivos comerciais em soluções de ML e entregando previsão, classificação e detecção de anomalias. Pontos de destaque: 1. Gerar um impacto mensurável e crítico para a missão em soluções de IoT industrial 2. Colaborar para o sucesso, liderando projetos de aprendizado de máquina desde o planejamento até a produção 3. Desenvolver com assistência de IA, utilizando diariamente ferramentas de programação baseadas em agentes **Gerar um impacto mensurável e crítico para a missão.** Traga seus talentos e experiências únicos para uma empresa líder em soluções de IoT industrial (IIoT). Transforme sua paixão em uma profissão gratificante ao se juntar a uma organização dinâmica e em expansão. Você desempenhará um papel vital que apoia seu próprio sucesso e contribui para operações seguras, eficientes e confiáveis em setores industriais ao redor do mundo. **Onde você trabalhará:** Este é um cargo híbrido com sede em nosso escritório do Porto. Na prática, a maior parte do seu trabalho pode ser realizada remotamente, com ocasionais visitas presenciais ao escritório do Porto para colaboração em equipe — uma flexibilidade que nossos engenheiros constantemente nos informam valorizar. **Atribuições e responsabilidades do cargo:** Você será responsável integralmente pelas soluções de aprendizado de máquina — desde a formulação do problema comercial até a execução confiável dos modelos em produção — construídas com base em telemetria em tempo real proveniente de sensores de IoT industrial implantados em todo o mundo. **Colaborar para o sucesso** * Assumir a responsabilidade integral por projetos de aprendizado de máquina: planejar a rota estratégica, definir o problema, construir os pipelines e levar as soluções até a produção. * Traduzir objetivos comerciais em soluções de ML e explicar resultados, limitações e incertezas às partes interessadas comerciais em termos que possam ser aplicados diretamente. * Tomar decisões técnicas, contribuir significativamente para a implementação e orientar outros engenheiros por meio de revisão de código e discussões de arquitetura. Trata-se de um cargo prático e operacional. **Construir soluções impulsionadas por ML** * Entregar previsão, classificação e detecção de anomalias em séries temporais provenientes de sensores de IoT industrial que reportam em tempo real de instalações localizadas em todo o mundo. * Lidar com as particularidades dos dados de sensores: lacunas, deriva (drift), escassez de rótulos e uma população de dispositivos em constante evolução. * Operar o que você constrói — monitoramento, detecção de deriva (drift) e re-treinamento — e moldar os pipelines de dados dos quais seus modelos dependem. **Desenvolver com assistência de IA** * Utilizar ferramentas de programação baseadas em agentes — como Claude Code, Copilot, Cursor e similares — como parte integrante e habitual da entrega diária. * Submeter o código gerado por IA ao mesmo padrão exigido para qualquer outro código. Você é responsável pelo que entrega. * Estruturar repositórios, testes e documentação de modo que tanto pessoas quanto agentes possam trabalhar neles de forma eficaz, além de compartilhar os padrões e salvaguardas que funcionam, elevando continuamente o nível básico da equipe. * Aplicar as orientações do Manual de IA da Anova sobre risco de modelo e validação com intervenção humana (human-in-the-loop) a qualquer modelo cuja saída atinja um cliente ou acione uma ação automatizada. **Defender a qualidade** Contribuir para a adaptação contínua das melhores práticas e formas de trabalho em engenharia de dados, aprendizado de máquina e MLOps, garantindo que a equipe entregue soluções de alta qualidade que gerem impacto real para nossos clientes. **Requisitos mínimos \-** * Graduação em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia ou área quantitativa relacionada, ou combinação equivalente de formação e experiência * 5\+ anos de experiência em engenharia de aprendizado de máquina ou cargo de engenharia de software intimamente relacionado, incluindo implantação prática em produção (6–8 anos preferidos). * Experiência prática na entrega de soluções de aprendizado de máquina nativas em nuvem e prontas para produção. * Forte conhecimento em Python e nos hábitos de engenharia que o acompanham: git, revisão de código, linters, testes unitários e pipelines de CI/CD são ferramentas que você utiliza diariamente. * Profundo entendimento de engenharia de características (feature engineering), algoritmos de ML, treinamento e avaliação de modelos. * Experiência sólida em pilhas modernas de ML: boosting por gradiente (LightGBM, XGBoost), scikit\-learn, PyTorch, MLflow e ferramentas atuais para séries temporais. * Experiência operando modelos em produção: implantação, monitoramento, detecção de deriva (drift) e re-treinamento, além de familiaridade com práticas de MLOps que tornam essa operação sustentável. * Domínio no uso de ferramentas de programação baseadas em agentes. * Fluência em inglês escrito e falado. **Qualificações desejáveis \-** * Domínio avançado da plataforma Azure Databricks: PySpark, MLflow, pipelines de streaming. * Experiência na implementação de fluxos de trabalho baseados em agentes em produção. * Familiaridade com MCP (Model Context Protocol) ou padrões semelhantes para expor modelos como ferramentas que outros agentes podem chamar diretamente. * Experiência de domínio em ambientes industriais, de energia ou de IoT.