Engenheiro Senior de Aprendizado de Máquina

Descrição

### **Sobre a Fusemachines** A Fusemachines é uma provedora líder de estratégias de IA, talentos e serviços educacionais. Fundada pelo Dr. Sameer Maskey, professor adjunto associado da Universidade Columbia, a Fusemachines tem como missão central a democratização da IA. Com presença em 4 países (Nepal, Estados Unidos, Canadá e República Dominicana) e mais de 450 funcionários em regime integral, a Fusemachines leva expertise global em IA para transformar empresas em todo o mundo. Fundada em 2013, a Fusemachines é um provedor global de produtos e serviços empresariais de IA, com a missão de democratizar a IA. Aproveitando seu AI Studio proprietário e seus AI Engines, a empresa ajuda a impulsionar a Transformação Empresarial em IA dos clientes, independentemente do estágio em que se encontram em suas jornadas digitais de IA. Com escritórios na América do Norte, Ásia e América Latina, a Fusemachines oferece um conjunto de soluções empresariais de IA e serviços especializados que permitem organizações de qualquer porte implementar e dimensionar IA. A Fusemachines atende empresas de setores como varejo, manufatura e governo. A Fusemachines continua a perseguir ativamente sua missão de democratizar a IA para as massas, fornecendo educação de alta qualidade em IA em comunidades carentes e ajudando organizações a alcançarem seu pleno potencial com IA. **Tipo: Remoto, regime integral** **Visão Geral da Função** Estamos contratando um **Engenheiro Senior de Aprendizado de Máquina** para projetar, construir e implantar sistemas de aprendizado de máquina de alto desempenho que sustentam nossa pilha tecnológica. Você trabalhará em todo o ciclo de vida do ML — desde o processamento de volumes maciços de dados até o desenvolvimento e implantação de modelos de baixa latência. Você deve possuir um sólido conjunto híbrido de habilidades: profunda experiência em aprendizado de máquina aplicado combinada com competências de engenharia de software de nível produtivo. Você não apenas construirá modelos em notebooks; você escreverá código escalável e pronto para produção, projetará APIs de inferência em tempo real e garantirá que seus sistemas atendam aos rigorosos requisitos de latência e alto throughput. O candidato ideal é um Engenheiro de Software que transitou para o campo do Aprendizado de Máquina, alguém que já tenha construído sistemas reais em produção, APIs escaláveis e infraestrutura de alta disponibilidade antes de aplicar essas habilidades ao ML. **Principais Responsabilidades** Dimensionamento de Engenharia de Dados e Pipelines de Características * Processar e extrair características de conjuntos de dados massivos e altamente esparsos (terabytes/petabytes de dados de bidstream e eventos de usuários), utilizando SQL, Python e frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray). * Projetar pipelines de características offline e online. Gerenciar o cálculo em tempo real de características e armazenamentos de características de baixa latência, assegurando ausência total de desvio entre ambientes online/offline. * Realizar análises rigorosas de valores ausentes, verificações de vazamento e tratamento seguro de variáveis categóricas de alta cardinalidade. Desenvolvimento Principal de ML e Aprendizado Profundo * Treinar, ajustar e dimensionar modelos de aprendizado supervisionado, utilizando técnicas avançadas de boosting por gradiente (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e Máquinas de Fatoração. * Projetar e implementar arquiteturas de Aprendizado Profundo para dados estruturados/recomendações usando PyTorch ou TensorFlow. * Aplicar práticas rigorosas de modelagem tabular: prevenção meticulosa de vazamento, estratégias para desequilíbrio de classes e validação cruzada robusta em dados divididos por tempo. Produção, MLOps e Engenharia de Sistemas * Escrever código limpo, orientado a objetos e modular para produção. Transferir modelos de ambientes de pesquisa em Python para ambientes de serviço de alto desempenho (empacotamento com ONNX, TensorRT, etc.). * Projetar e manter pipelines robustos de MLOps: retr treinamento automatizado de modelos, versionamento, implantações em sombra e CI/CD para aprendizado de máquina. * Monitorar modelos em produção quanto à deriva de dados, deriva de conceito e degradação de desempenho em tempo real, implementando mecanismos automatizados de alerta e fallback. Avaliação e Experimentação * Projetar testes rigorosos A/B e multivariados para medir o incremento real nos negócios proporcionado pelos modelos de ML. * Escolher métricas offline apropriadas (PR-AUC, Entropia normalizada/LogLoss, Calibração, Lift) e relacioná-las às KPIs comerciais online. **O Sucesso Nesta Função Se Manifesta Como** * Você entrega modelos que apresentam bom desempenho e impactam positivamente métricas comerciais (aumento de receita, redução de custos, redução de riscos, melhoria na precisão de previsões, eficiência operacional). * Seu trabalho é reproduzível e consciente da produção: linhagem clara dos dados, avaliação robusta e caminho credenciado para implantação/monitoramento. * As partes interessadas confiam em seu julgamento na seleção de métodos e na comunicação honesta sobre incertezas. **Qualificações Obrigatórias** * Experiência de **5–8+ anos** como Engenheiro de Aprendizado de Máquina ou Engenheiro de Software focado em sistemas de ML, preferencialmente em Ad Tech, MarTech ou sistemas de recomendação de alta escala. * **Habilidades de Engenharia em Produção:** Fundamentos sólidos de engenharia de software (orientação a objetos, estruturas de dados, projeto de algoritmos). Domínio avançado de Python e forte proficiência em uma linguagem compilada ou de alto desempenho (por exemplo, C++, Java, Scala, Go ou Rust). * **Sistemas de ML e Serviço:** Experiência profunda na implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes produtivos altamente concorrentes e de baixa latência (APIs, microsserviços, Triton Inference Server, contêineres personalizados). * **Computação Distribuída:** Experiência prática no processamento de grandes volumes de dados (Apache Spark, Kafka, Flink) e na elaboração de consultas SQL complexas. * **ML Principal e Aprendizado Profundo:** Histórico comprovado de entrega tanto de modelos baseados em árvores quanto de redes neurais (PyTorch/TensorFlow) em produção. * **Estatística e Experimentação:** Domínio sólido de estatística, testes de hipóteses e projeto rigoroso de experimentos A/B. **Desejável** * **Desenvolvimento Agente / GenAI:** Experiência no projeto de fluxos de trabalho agentes ou no uso de LLMs para automatizar a geração de criativos publicitários, ferramentas de copiloto de campanhas ou fluxos internos de desenvolvimento de ML (IDEs assistidas por IA, agentes de código). *A Fusemachines é uma Empregadora de Igualdade de Oportunidades, comprometida com a diversidade e inclusão. Todos os candidatos qualificados serão considerados para contratação, independentemente de raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade de gênero, origem nacional, deficiência ou qualquer outra característica protegida pelas leis federais, estaduais ou locais aplicáveis.* Se0mZuM5SK