A Globo busca uma Pessoa Engenheira de Machine Learning Pleno para integrar o time de Recomendação, desenvolvendo e operando soluções de IA e ML que personalizam a experiência dos usuários em produtos digitais da empresa. O profissional atuará com grandes volumes de dados comportamentais, transacionais e de consumo, treinando, validando e monitorando modelos em produção, construindo pipelines de dados e experimentando melhorias contínuas. O trabalho será híbrido em São Paulo, com preferência por escritórios da Globo no RJ, POA e SP.
Pessoa Engenheira de Machine Learning Pleno - Data & AI at Globo
Hybrid - São Paulo, São Paulo, Brasil
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Habilidades
- Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
- Experiência prática com desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning em ambientes produtivos.
- Conhecimento sólido de Python e bibliotecas do ecossistema de dados e ML (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, entre outras).
- Experiência com SQL para manipulação e análise de grandes volumes de dados.
- Conhecimento em fundamentos estatísticos, probabilidade e experimentação.
- Experiência com Git e boas práticas de versionamento de código.
- Conhecimento de processos de desenvolvimento de software e qualidade de código.
- Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
- Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e algoritmos de Machine Learning.
- Experiência com modelos de recomendação, personalização, ranking ou sistemas de busca.
- Conhecimento em técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
- Conhecimento sobre feature engineering, avaliação de modelos e seleção de métricas.
- Experiência em construção de pipelines de dados e ML.
- Familiaridade com conceitos de MLOps e deploy de modelos.
- Capacidade de interpretar resultados analíticos e comunicar conclusões para públicos técnicos e não técnicos.
- Experiência trabalhando em times ágeis e multidisciplinares.
- Experiência específica com sistemas de recomendação em grande escala.
- Experiência com frameworks como TensorFlow, PyTorch
- Vivência com plataformas de MLOps e monitoramento de modelos.
- Conhecimento em arquiteturas de inferência em tempo real (real-time serving).
- Conhecimento em engenharia de dados aplicada a Machine Learning.
- Participação em projetos de experimentação e otimização de indicadores de negócio de grande escala.
Responsabilidades
- Desenvolver, evoluir e manter modelos de recomendação, personalização e ranking para diferentes jornadas e produtos.
- Realizar análises exploratórias para identificar oportunidades de melhoria na experiência dos usuários e nos resultados de negócio.
- Projetar, treinar, validar e monitorar modelos de Machine Learning em ambiente produtivo.
- Construir e otimizar pipelines de dados e de treinamento/inferência de modelos.
- Trabalhar em parceria com times de Produto, Engenharia e Negócio para transformar problemas em soluções orientadas a dados.
- Definir métricas de sucesso, acompanhar indicadores de performance dos modelos e propor melhorias contínuas.
- Planejar e executar experimentos (A/B Tests e testes offline), avaliando impactos e gerando recomendações baseadas em evidências.
- Monitorar desempenho, drift e saúde dos modelos em produção.
- Documentar processos, arquiteturas, decisões técnicas e aprendizados obtidos ao longo do desenvolvimento.
- Participar ativamente de discussões técnicas, revisão de código e disseminação de boas práticas dentro do time.
Tecnologias
PythonPandasNumPyScikit-LearnSQLGitAWSAzureGCPTensorFlowPyTorchMLOps
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