IA e machine learning · Remoto
Staff Machine Learning Engineer
NeonRemoto
Leitura do anúncio
Visão do techjobs
A vaga é para Staff Machine Learning Engineer na Neon. O modelo informado é remoto; localidade: Remoto. Analisar e especificar requisitos funcionais e arquiteturais da plataforma de Machine Learning, garantindo sua escalabilidade e robustez. Sólida experiência em Engenharia de Software (foco no desenvolvimento e design arquitetural de sistemas complexos).
Resumo automático baseado somente nas informações publicadas pela empresa.
Sinais da vaga
O que mais pesa no anúncio
Uma leitura objetiva dos conhecimentos e níveis mais relevantes para esta oportunidade.
IA e automação
Muito alta · 5/5
No título da vaga · 4 menções
Senioridade · Staff
Muito alta · 5/5
Nível indicado no título
Engenharia de software
Alta · 4/5
Na seção de requisitos · 2 menções
Dados e analytics
Média · 3/5
Na descrição · 4 menções
Liderança
Média · 3/5
Na seção de diferenciais · 1 menção
Escala de 1 a 5. Mede presença e posição no anúncio; não mede sua chance de contratação.
Descrição completa
Contexto da oportunidadeAbrirFechar
O Impacto
Você já imaginou ter a oportunidade única de construir uma plataforma de Machine Learning do zero em uma das maiores fintechs do país? Aqui na Neon, nosso desafio não é apenas implementar modelos de dados prontos, mas sim desenhar a infraestrutura e a arquitetura que darão autonomia ponta a ponta aos nossos cientistas de dados. Você trabalhará em sinergia direta com os times de ciência de dados em projetos de altíssimo impacto (como prevenção a fraudes e novos modelos de cobrança), em um ambiente colaborativo. Se você ama engenharia de software e quer ver suas soluções escalarem de verdade no mercado financeiro, este desafio é para você!
Suas Responsabilidades
Analisar e especificar requisitos funcionais e arquiteturais da plataforma de Machine Learning, garantindo sua escalabilidade e robustez.
Desenvolver e implantar modelos de ML em produção em larga escala, focando na excelência de design de sistemas.
Dominar conceitos e frameworks de Infrastructure as Code (IaC) para automação e sustentação do ambiente de ML.
Colaborar ativamente com os times de Ciência de Dados para integrar novos modelos à plataforma de maneira fluida e automatizada.
Garantir a disciplina técnica e conformidade regulatória necessárias para o desenvolvimento de modelos em um ambiente altamente regulado (setor financeiro).
Requisitos (O que você precisa ter)
Sólida experiência em Engenharia de Software (foco no desenvolvimento e design arquitetural de sistemas complexos).
Domínio avançado da linguagem de programação Python.
Experiência real com implantação de modelos de Machine Learning em produção e escala (ML Lifecycle / MLOps).
Conhecimento prático e domínio de frameworks de Infraestrutura como Código (IaC), como Terraform.
Diferenciais (O que te destaca)
Experiência prévia em liderança técnica de engenheiros de ML.
Conhecimento e vivência na utilização de Feature Store.
Histórico profissional no setor financeiro (fintechs ou bancos), lidando com conformidade e governança.