Staff Machine Learning Engineer
Neon Pagamentos · Remote
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Job details
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Job description
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.
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