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.
Harper Russo Talent PartnerAmérica Latina (Remoto)
85 pessoas interessadas nesta vaga
Seja um dos primeiros a se candidatar
SalárioSalário não especificado
Jornadafull-time
Modalidaderemote
Publicado17 jul
Verificada atualmente: 17 jul
Engenheiro de Machine Learning para atuação remota em toda a América Latina, regime full-time. Responsável pelo desenvolvimento, treinamento e deploy de modelos de aprendizado de máquina em produção. Experiência com Python, bibliotecas de ML e pipelines de dados. Buscamos profissional com foco em resultados práticos e escaláveis.
4+ anos de experiência
Sobre a vaga
Procuramos um Engenheiro de Machine Learning para atuar em uma empresa de tecnologia financeira em crescimento acelerado, com foco em produtos baseados em IA usados por bancos, fintechs e plataformas de negociação ao redor do mundo. O trabalho é remoto e voltado para a América Latina. Você vai desenvolver sistemas que transformam dados financeiros em insights práticos, usando modelos de aprendizado de máquina e linguagem natural em tempo real. O ambiente é dinâmico, com foco em soluções escaláveis e de alto desempenho, integrando inteligência artificial ao coração das operações financeiras.
Responsabilidades principais
Pesquisar, projetar e implantar modelos de ML em NLP, previsão de séries temporais e detecção de eventos
Desenvolver sistemas com LLMs: resumos automáticos, pipelines RAG e busca por embeddings
Criar APIs de inferência escaláveis e camadas de servidores de modelos (Python/Go)
Implementar monitoramento de drift, pipelines de re-treinamento e validação contínua
Trabalhar com textos financeiros (comunicações de resultados, documentos, notícias) para gerar informações estruturadas
Colaborar com equipes de dados na construção de conjuntos de treino, armazéns de features e embeddings
Construir microserviços em Python e Go com alto desempenho para suporte a sistemas de IA
Projetar e otimizar pipelines de inferência em tempo real na AWS (EKS, ECS, S3, Lambda)
Garantir sistemas com baixa latência, escalabilidade e tolerância a falhas
Implementar CI/CD para fluxos de ML (containerização, deploy, versionamento)
Trabalhar com DevOps na infraestrutura e na observabilidade dos sistemas
Requisitos indispensáveis
4 anos ou mais de experiência em IA/ML ou engenharia de dados, com entregas em produção
Formação em Ciência da Computação ou área afim
Domínio avançado de Python (para ML e análise de dados) e Go (para backend e microserviços)
Experiência com PyTorch, TensorFlow ou Hugging Face
Conhecimento sólido em transformadores, embeddings ou fine-tuning de LLMs
Experiência com pipelines de dados e ciclo de vida completo de modelos
Habilidade com AWS (EKS, S3, Lambda, EC2)
Disposição para trabalhar em equipe distribuída e remota
Perguntas frequentes
- Por qual meio devo enviar a candidatura?
- Esta vaga utiliza um link externo para inscrição, disponibilizado diretamente na plataforma de origem. Como não há email ou WhatsApp listados para contato direto, você deve acessar o link da vaga para formalizar sua aplicação. Certifique-se de que seu currículo esteja atualizado antes de clicar no link, pois o processo é feito exclusivamente por essa página externa.
- O que devo esclarecer antes da entrevista?
- Prepare perguntas sobre a arquitetura específica dos modelos de LLM em produção e a carga de trabalho real com dados financeiros sensíveis. Como a empresa opera globalmente, esclareça como funciona a colaboração entre times distribuídos e a definição de prioridades em projetos de alta latência. Entender o fluxo de decisão sobre novos modelos é essencial para alinhar suas expectativas com a realidade operacional da equipe.
- Que perguntas fazer sobre salário antes da entrevista?
- Como a remuneração não foi divulgada publicamente, pergunte sobre a estrutura de compensação, incluindo bônus variáveis e políticas de revisão salarial. Inquired sobre o equilíbrio entre salário base e benefícios em um ambiente remoto internacional. Questione também sobre a faixa salarial típica para o nível de senioridade exigido para garantir que seus valores estejam alinhados antes de avançar no processo seletivo.
- A vaga é totalmente remota?
- Sim, a posição é 100% remota, cobrindo a região da América Latina. Não há exigência de deslocamento para um escritório físico específico. O foco está na entrega de soluções escaláveis e na integração com equipes distribuídas. Você precisa garantir uma infraestrutura de trabalho doméstica estável e uma conexão de internet robusta para suportar as demandas de baixa latência e monitoramento contínuo dos sistemas.
- Posso me candidatar com menos experiência?
- O requisito oficial pede quatro anos ou mais de experiência comprovada em produção com IA e engenharia de dados. Candidatar-se com menos tempo pode reduzir suas chances, já que o papel exige autonomia em projetos complexos de NLP e LLM. Se você tem menos anos, mas possui entregas de alto impacto ou projetos pessoais robustos, foque em demonstrar essa profundidade prática no seu currículo para compensar a diferença de tempo.