Quer fazer parte de um time que cria oportunidades e potencializa a evolução?

Como alcançamos tudo isso?

Através de um time de mais de 12 mil pessoas que, juntas, oferecem soluções, produtos e educam o mercado. Formamos um ecossistema que se estende por todo o país e que ultrapassa fronteiras, integrando e conectando negócios. Sabemos que o crescimento acontece de gente para gente, e é isso que nos move.

Nosso jeito de ser:

💡 Potencializamos a evolução: Transformamos ideias em realidade em uma empresa dinâmica e inovadora. Fazer parte deste time, significa aprender, criar e evoluir.

🧘🏼‍♀️ Bem-Estar Integral: Buscamos o bem-estar integral de cada pessoa colaboradora, por meio de ações e benefícios que viabilizam recursos de autocuidado através de 5 pilares: Emocional, Financeiro, Físico, Ocupacional e Social.

🫂 Pluralidade: A diversidade faz parte de quem a gente é. Reconhecidos entre as Melhores Empresas para Trabalhar no Brasil, promovemos a inclusão e o pertencimento de forma ativa. Nossa expertise é humana e viva, e através dela, acolhemos e empoderamos pessoas dentro e fora da empresa.

Desafio do time

O time de Operations busca soluções robustas e escaláveis de IA/ML para habilitar processos estratégicos e operacionais, garantindo que a empresa maximize sua receita com tecnologia de ponta. Você será peça fundamental na construção e operacionalização de modelos que impactam diretamente o negócio.

Principais entregas

• Desenhar, construir e treinar modelos de Machine Learning e Deep Learning, incluindo LLMs, para resolver problemas de alto impacto.
• Implementar e manter pipelines MLOps robustos, automatizando o ciclo de vida completo dos modelos.
• Integrar modelos de IA com sistemas front-end, back-end e operacionais, assegurando alta disponibilidade e escalabilidade.
• Monitorar desempenho dos modelos em produção, garantindo performance e realizando retreinamentos quando necessário.
• Propor e implementar soluções arquiteturais inovadoras em MLOps e arquitetura de IA.

Perfil que buscamos

• Experiência sólida em Engenharia de Machine Learning, com foco em deployment e operacionalização de modelos.
• Domínio de Python e bibliotecas de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Experiência com Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions/Run, Compute Engine).
• Proficiência em MLOps, incluindo CI/CD, versionamento e monitoramento de modelos.
• Conhecimento sólido em algoritmos de Machine Learning e Deep Learning.

Será considerado um diferencial

• Experiência com orquestração de workflows (Apache Airflow, Google Cloud Composer).
• Conhecimento em frameworks de LLMs (Hugging Face, LangChain ou similares).
• Experiência em otimização de modelos para hardware específico (GPUs).
• Vivência com Infraestrutura como Código (Terraform).
• Certificações específicas, como Google Professional Machine Learning Engineer.

Etapas do processo seletivo:

• Aplicação - Envio da inscrição;
• Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
• Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
• Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
• Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
• Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.

Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.

🔒 Nos comprometemos com a segurança dos seus dados! Em nosso Aviso de Privacidade, descrevemos quais dados coletamos, como são consumidos e armazenados, em conformidade com a LGPD.

Se você é uma pessoa movida por desafios, criatividade e impacto genuíno, avance conosco nessa jornada de evolução!

Faça parte do nosso time!