Cientista de dados 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.
INP - Deporte VirtualAmérica Latina (Remoto)
33 pessoas interessadas nesta vaga
Seja um dos primeiros a se candidatar
Mais de candidaturas iniciadas pelo TOKA
WhatsApp, e-mail e sites dos empregadores
Candidaturas iniciadas pelo TOKA
WhatsApp, e-mail e sites dos empregadores
SalárioSalário não especificado
Jornadafull-time
Modalidaderemote
Publicado19 sept
Mais de candidaturas iniciadas pelo TOKA
WhatsApp, e-mail e sites dos empregadores
Candidaturas iniciadas pelo TOKA
WhatsApp, e-mail e sites dos empregadores
Estamos contratando um Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning para trabalhar remotamente em toda a América Latina. A vaga é para regime de tempo integral. Não há um salário definido no momento, mas buscamos profissionais qualificados para integrar nosso time técnico e focar em soluções escaláveis.
Sobre a vaga
Estamos em busca de um Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning para trabalhar no desenvolvimento e validação de um pipeline multilíngue. O foco do trabalho é a classificação de tráfego de e-mails e amostras enviadas por clientes. Procuramos alguém que domine tanto a engenharia de dados quanto o treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina. Ter experiência com NLP e conjuntos de dados em vários idiomas é um diferencial importante para a vaga. O trabalho é totalmente remoto para candidatos na América Latina.
Responsabilidades principais
Você será responsável por coletar e preparar dados brutos de e-mails e amostras de clientes em diversos idiomas. Isso inclui normalizar e traduzir esses conjuntos de dados para um formato que permita o treinamento de modelos. Você vai construir pipelines de dados e de machine learning que sejam reproduzíveis. Suas tarefas envolvem treinar e ajustar classificadores, além de otimizar o desempenho do modelo por meio de experimentação. Também será necessário analisar erros de classificação, validar modelos e documentar todo o progresso e os resultados obtidos.
Condicoes de trabalho
Strong experience in Data Science and/or Machine Learning Engineering.Strong data engineering and data preparation experience, particularly with collection, normalization, and transformation of datasets.Hands-on experience with machine learning model training, tuning, and experimentation.Experience evaluating classifier performance and conducting false-positive/false-negative analysis.Experience building reproducible ML workflows and pipelines.Ability to clearly document technical methodology, progress, and results.Strong analytical and problem-solving skills.
Requisitos indispensáveis
É necessário ter sólida experiência em Ciência de Dados ou Engenharia de Machine Learning. Você deve dominar processos de engenharia de dados, incluindo coleta, normalização e transformação de datasets. Esperamos experiência prática no treinamento, ajuste e experimentação de modelos de ML. Também é fundamental saber avaliar o desempenho de classificadores e realizar análises de falsos positivos e negativos. Ter habilidade para criar fluxos de trabalho de ML reproduzíveis e documentar metodologias técnicas é essencial.
Não é esta? Receba toda semana vagas de Suporte Técnico / TI em São Paulo
Vagas similares sugeridas
Ver todas as ofertas de Suporte Técnico / TI
Perguntas frequentes
- Por qual meio devo enviar a candidatura?
- Envie a sua candidatura acessando o link externo fornecido na página da vaga. Não há necessidade de enviar por e-mail ou WhatsApp, pois o processo é totalmente digital e gerenciado através da plataforma de recrutamento. Certifique-se de que o seu currículo está atualizado e que você segue todas as instruções da plataforma para uma candidatura bem-sucedida.
- A vaga é totalmente remota?
- Sim, a vaga é totalmente remota. Você pode trabalhar de qualquer lugar na América Latina, desde que tenha uma conexão estável com a internet e possa se comunicar eficazmente com a equipe. Isso oferece flexibilidade para equilibrar vida pessoal e profissional, além de evitar deslocamentos diários.
- Como saber se esta vaga combina com meu perfil?
- Avalie se você tem experiência sólida em Ciência de Dados e Engenharia de Machine Learning, incluindo habilidades em coleta, normalização e transformação de dados. Verifique se você tem familiaridade com treinar e ajustar modelos de ML, especialmente em contextos multilíngues. Além disso, certifique-se de que você gosta de trabalhar remotamente e de forma autônoma.
- Que perguntas fazer sobre salário antes da entrevista?
- Como a faixa salarial não foi divulgada, pergunte sobre a faixa de remuneração durante o processo de entrevista. Pergunte também sobre benefícios, bônus e possíveis ajustes salariais após o período de experiência. Isso ajudará você a entender melhor as condições financeiras oferecidas pela empresa e a tomar uma decisão informada.