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.
HyqooAmérica Latina (Remoto)
83 pessoas interessadas nesta vaga
Seja um dos primeiros a se candidatar
SalárioSalário não especificado
Jornadapart-time
Modalidaderemote
Publicado3 sept
Engenheiro de Machine Learning para atuação remota em toda a América Latina, em regime parcial. Atividades envolvem desenvolvimento e otimização de modelos de aprendizado de máquina, com foco em soluções práticas e escaláveis. Experiência com Python, bibliotecas de ML e processos de deploy de modelos. Não há informação sobre remuneração.
4+ anos de experiênciaStrong systems thinking and troubleshooting capabilitiesProduction-oriented mindset with attention to detail and reliabilityExcellent communication skills to clearly articulate technical issues and provide candid feedbackAbility to work collaboratively and provide insights that improve product and platform quality
Sobre a vaga
Buscamos um Engenheiro de Machine Learning com foco em MLOps para atuar em ambiente remoto na América Latina. O profissional será responsável por desenvolver, operacionalizar e otimizar pipelines de treinamento e deploy de modelos de aprendizado de máquina, especialmente voltados para inferência de LLMs e cargas de trabalho de IA. A atuação envolve garantir alta confiabilidade, escalabilidade e eficiência nos sistemas em produção, com foco em desempenho e controle de custos. Idealmente, tem experiência prática em ambientes cloud multiplataforma, com conhecimento aprofundado no ciclo de vida dos modelos e ferramentas de orquestração de pipelines de ML/AI.
Responsabilidades principais
Desenvolver, gerenciar e otimizar pipelines de treinamento e implantação de ML/LLM, garantindo transição fluida do desenvolvimento para produção.
Implantar e manter modelos e aplicações baseadas em LLM em ambientes produtivos com alta confiabilidade e escalabilidade.
Gerenciar versionamento de modelos e fluxos de aprovação para suportar ciclos contínuos de integração e entrega.
Otimizar o desempenho da inferência em LLMs por meio de técnicas como quantização, agrupamento (batching) e roteamento de modelos.
Configurar endpoints, políticas de escalonamento e estratégias de implantação, incluindo blue-green e shadow deployments.
Deployar e gerenciar sistemas avançados de IA, como agentes de IA, sistemas RAG e APIs de LLM.
Monitorar o desempenho, confiabilidade e custos operacionais em produção usando ferramentas de observabilidade.
Fornecer feedback detalhado e construtivo sobre workflows do SageMaker, falhas operacionais e ferramentas de plataforma.
Avaliar e comparar capacidades da plataforma com soluções concorrentes, tanto cloud quanto open-source, para manter infraestrutura de ponta.
Condicoes de trabalho
20Hrs/Week
Requisitos indispensáveis
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou área técnica relacionada (desejável).
Pelo menos 4 anos de experiência prática em MLOps, engenharia de plataformas de ML ou papéis similares.
Experiência comprovada no deploy em produção de modelos de ML, especialmente em inferência de LLMs e aplicações de IA.
Domínio do ciclo de vida de modelos de ML, gestão de implantação e boas práticas operacionais.
Conhecimento sólido em infraestrutura cloud para ML e ferramentas de orquestração de pipelines de IA.
Experiência além do AWS, com familiaridade com arquiteturas multi-cloud.
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Perguntas frequentes
- A vaga é totalmente remota?
- Sim, a vaga é totalmente remota, permitindo que você trabalhe de qualquer lugar na América Latina. O trabalho é em tempo parcial, com uma carga horária de 20 horas semanais. Isso oferece flexibilidade, mas garanta que sua localização e fuso horário sejam compatíveis com as necessidades do projeto e da equipe.
- Que perguntas fazer sobre salário antes da entrevista?
- Como o salário não foi divulgado, questione diretamente sobre a faixa salarial durante o processo de candidatura ou entrevista. Informe-se sobre os critérios de negociação, benefícios adicionais e periodicidade dos pagamentos. Essa abordagem ajuda a alinhar expectativas e entender melhor a compensação oferta.
- Por qual meio devo enviar a candidatura?
- O processo de candidatura é feito através do link externo disponível na descrição da vaga. Clique no link para ser redirecionado ao formulário de inscrição. Verifique se todas as informações solicitadas estão completas antes de enviar, para garantir um processo ágil e eficiente.