Engenheiro de machine learning
Remoto LATAM
Esta vaga é 100% remota e está aberta a candidatos de qualquer país da LATAM (Argentina, Bolívia, Brasil, Chile, Colômbia, México, Paraguai, Uruguai). Mesmo que a ficha mencione uma cidade, não é necessário morar lá: a empresa contrata em toda a região.
SynthiresAmérica Latina (Remoto)
66 pessoas interessadas nesta vaga
Seja um dos primeiros a se candidatar
SalárioUSD 80 - 140
Modalidaderemote
Publicado28 sept
Técnico em Inteligência Artificial para desenvolvimento de modelos de machine learning, com atuação remota em qualquer país da América Latina. O profissional receberá entre R$ 450 e R$ 800 por mês, dependendo da experiência e da localização.
Sobre a vaga
Estamos contratando engenheiros de Machine Learning para trabalhar em um projeto de desenvolvimento e avaliação de sistemas de IA de última geração. A vaga é 100% remota, com contratação por projeto e remuneração entre $80 e $140 por hora. Você vai atuar diretamente na criação de dados de treinamento de alta qualidade e na melhoria do desempenho de modelos de IA avançados. O trabalho é prático, focado em desafios reais de ML, e não exige experiência prévia em treinamento ou avaliação de IA.
Responsabilidades principais
Desenvolver, refinar e implementar modelos de machine learning usando Python e frameworks relevantes. Analisar grandes volumes de dados e utilizar o MongoDB para armazenamento e gestão eficiente. Construir e otimizar pipelines de dados, processos de pré-processamento e engenharia de features. Avaliar o desempenho dos modelos com métricas, técnicas de benchmarking e metodologias de validação. Realizar ajuste de hiperparâmetros e experimentação para melhorar a precisão e eficiência. Colaborar com outros contribuintes para identificar oportunidades de melhoria dos modelos. Documentar metodologias, experimentos e decisões técnicas para garantir a reprodutibilidade. Entregar insights e recomendações práticas com base nos resultados dos modelos.
Requisitos indispensáveis
Domínio avançado de Python. Experiência na construção e treinamento de modelos de machine learning. Forte compreensão de conceitos de ML, avaliação de modelos e análise estatística. Experiência trabalhando com grandes conjuntos de dados e fluxos de pré-processamento. Conhecimento em engenharia de features, validação de modelos e técnicas de otimização. Habilidades analíticas e de resolução de problemas. Excelente comunicação escrita e capacidade de documentação técnica. Capacidade de trabalhar de forma autônoma em ambiente remoto.
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Perguntas frequentes
- O que devo esclarecer antes da entrevista?
- Como a contratação é por projeto, confirme o escopo exato das entregas esperadas e os critérios de sucesso para cada etapa. Pergunte sobre a duração estimada do ciclo de desenvolvimento e como será a gestão de feedback durante a execução. É essencial alinhar as expectativas sobre prazos e a frequência de reuniões de acompanhamento com a equipe.
- Por qual meio devo enviar a candidatura?
- A oportunidade não utiliza envio direto por e-mail ou formulário interno no texto atual. Você deve acessar o link externo fornecido na vaga para completar o processo de inscrição. Verifique o perfil da empresa no LinkedIn ou a fonte original indicada para encontrar o botão de aplicação correto e garantir que sua documentação seja recebida.
- O salário divulgado é fixo ou negociável?
- Os valores entre 80 e 140 dólares por hora estão estabelecidos como fixos para esta posição específica. Não há margem explícita para negociação salarial dentro dos limites divulgados. Ao avançar, foque em demonstrar como suas habilidades técnicas justificam a faixa superior desse intervalo, já que o teto é definido pela complexidade do trabalho entregue.
- A vaga é totalmente remota?
- Sim, esta posição é 100% remota, permitindo atuação de qualquer localidade dentro da América Latina. Não há exigência de deslocamento para um escritório físico nem de horários rígidos de presença presencial. Você terá autonomia total para gerenciar seu ambiente de trabalho, desde que mantenha comunicação clara e cumpra os prazos acordados com a equipe.