Staff Machine Learning Engineer

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Descrição da Vaga

A Hand Talk busca um(a) Staff Machine Learning Engineer para acelerar a pesquisa em Machine Learning, construindo as bases de engenharia, fluxos de trabalho e ferramentas compartilhadas que os pesquisadores precisam para iterar em escala. Inserido na equipe de IA, você trabalhará com pesquisadores e engenheiros para transformar necessidades de pesquisa em constante evolução em capacidades confiáveis e reutilizáveis.

Ao contrário de uma função convencional de MLOps focada na implantação de um único modelo ou recurso bem definido, esta função suporta um conjunto amplo e mutável de fluxos de trabalho de pesquisa em que os modelos e os pipelines de ML são, eles próprios, o produto. O candidato ideal traz uma forte base em engenharia de plataforma, MLOps ou DevOps/infraestrutura; entende o ciclo de vida de ML; e é motivado a ajudar os pesquisadores a resolver problemas ambíguos com mais rapidez.

Responsabilidades

Atuar em parceria com pesquisadores de ML em equipes de IA generativa para identificar gargalos e melhorar a velocidade, escala e confiabilidade da iteração de pesquisa.
Projetar, construir e manter infraestrutura de pesquisa reutilizável, fluxos de trabalho, modelos, interfaces e automação para experimentação, treinamento, avaliação, processamento de dados e empacotamento de modelos.
Habilitar experimentos reprodutíveis por meio de ambientes consistentes, gerenciamento de dependências, versionamento de artefatos e modelos, configuração, observabilidade e práticas de CI/CD.
Dar suporte a cargas de trabalho escaláveis de ML envolvendo grandes conjuntos de dados, clusters de GPU, computação distribuída e múltiplos modelos, serviços e componentes algorítmicos interconectados.
Entregar recursos pragmáticos de apoio à pesquisa para necessidades imediatas, mantendo-os alinhados com a arquitetura e o roadmap (roteiro) da plataforma central de ML.
Atuar como ponte técnica entre os pesquisadores e a equipe da plataforma de ML: traduzir os pontos de dor da pesquisa em requisitos claros de plataforma, validar novos recursos e ajudar as equipes de pesquisa a adotar a plataforma compartilhada.
Colaborar na melhoria do caminho da pesquisa para o produto, tornando os resultados da pesquisa mais fáceis de reproduzir, integrar e testar.
Contribuir para os padrões e a arquitetura compartilhados de engenharia de ML entre as equipes e promover práticas de engenharia por meio de colaboração prática, orientação técnica e compartilhamento de conhecimento.
Avaliar e introduzir tecnologias que melhorem materialmente a velocidade, a confiabilidade, a escalabilidade e a eficiência de custos da pesquisa.

Requisitos

✓Experiência comprovada na construção de infraestrutura reutilizável, ferramentas ou plataformas de desenvolvedor que habilitam múltiplos engenheiros ou pesquisadores, e não apenas um pipeline para um modelo ou recurso predefinido.
✓Forte proficiência em Python e Linux, incluindo a escrita de software sustentável, automação e serviços.
✓Experiência prática com Docker, Kubernetes, pipelines de CI/CD, ambientes em nuvem como AWS e Infraestrutura como Código (Infrastructure as Code), como Terraform.
✓Compreensão prática do ciclo de vida de ML de ponta a ponta, incluindo preparação de dados, experimentação, treinamento, avaliação, gerenciamento de modelos e artefatos, empacotamento, implantação e monitoramento.
✓Experiência em dar suporte a cargas de trabalho intensivas em computação ou distribuídas e em diagnosticar gargalos de confiabilidade, desempenho, recursos e custos.
✓Conhecimento prático de frameworks modernos de ML, como PyTorch, e familiaridade suficiente com o comportamento e as restrições dos modelos para colaborar efetivamente com os pesquisadores.
✓Habilidade para trabalhar com requisitos ambíguos e em evolução, descobrir a necessidade subjacente e transformá-la em capacidades de engenharia simples e reutilizáveis.
✓Fortes habilidades de comunicação e colaboração entre equipes de pesquisa, engenharia e plataforma.
✓Inglês avançado obrigatório - conversacional, escrita e leitura.
•Experiência na viabilização de pesquisas em domínios de ML, como modelagem de linguagem, tradução de idiomas, visão computacional, IA multimodal ou generativa, robótica e sistemas autônomos.
•Experiência no escalonamento de clusters de GPU para treinamento, computação distribuída e processamento de dados em larga escala.
•Experiência na construção de plataformas de ML voltadas para pesquisadores, ambientes de experimentação de autoatendimento e ferramentas usadas em muitos fluxos de trabalho de pesquisa em evolução.
•Experiência ajudando equipes de pesquisa a migrar ou adotar uma plataforma de ML compartilhada.
•Conhecimento de técnicas de otimização de inferência, como kernels de GPU personalizados.

Benefícios

✓Contrato CLT
✓Cartão de Benefícios Caju (R$ 1.160,00)
✓Trabalho Remoto - De Onde Você Estiver!
✓Plano de Saúde SulAmérica
✓Plano Odontológico SulAmérica
✓Seguro de Vida SulAmérica
✓Consultas online com especialistas na palma da sua mão através do Conexa Saúde – telemedicina.
✓Wellhub
✓Recesso Estendido de Final de Ano
✓Day off de aniversário
✓Licença Parental Estendida
✓Desenvolvimento Profissional Contínuo: acesso a plataformas como LinkedIn Learning e ajuda de custo anual para cursos e capacitações.
✓Parceria com universidades: apoio através de descontos e sorteios!
✓Capacitação em Libras
✓English Pass: Aprendizado de Inglês
✓Material de trabalho enviado já no seu kit Onboarding.

Categorias

Data Science / Analytics DevOps

Sobre a Empresa

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