Engenheiro de Machine Learning I Sênior I Híbrido SP
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A CSP Tech busca um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior com experiência sólida em Engenharia de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial Generativa. O profissional atuará no desenvolvimento e implementação de soluções inteligentes para análise de dados, previsão de demanda e aplicações de IA em ambiente de produção. Será responsável por estruturar pipelines de dados, desenvolver modelos preditivos de séries temporais, implementar práticas de MLOps e construir soluções baseadas em RAG (Retrieval-Augmented Generation), garantindo qualidade, rastreabilidade, monitoramento e confiabilidade.
Responsabilidades
- Estruturar pipelines de dados.
- Desenvolver modelos preditivos de séries temporais.
- Implementar práticas de MLOps.
- Construir soluções baseadas em RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Garantir qualidade, rastreabilidade, monitoramento e confiabilidade das soluções.
Requisitos
- ✓Experiência avançada em Python e SQL para construção de pipelines de ingestão incremental a partir de BI ou staging, em formato colunar (Parquet/Delta), incluindo relatórios de qualidade de dados.
- ✓Conhecimento em séries temporais aplicadas à previsão de demanda, incluindo modelos estatísticos e de Machine Learning (StatsForecast/ETS/ARIMA e LightGBM com variáveis exógenas).
- ✓Experiência no tratamento de intermitência, sazonalidade, campanhas e outliers, além de backtesting com janela deslizante e MAPE por SKU e por marca.
- ✓Experiência com MLOps, incluindo versionamento de modelos, monitoramento de drift e implementação de gatilhos de retreinamento, utilizando ferramentas como MLflow.
- ✓Experiência com RAG em produção, incluindo busca híbrida (vetorial + lexical), reordenação, citação obrigatória de fontes, guardrails de recusa quando não houver fonte disponível e construção de suítes de avaliação.
- ✓Experiência com ambiente Cloud (a ser indicado pela Belliz), Infraestrutura como Código (IaC), Git, CI/CD, cofre de segredos e observabilidade, incluindo monitoramento de custo por token.
- •Experiência nos segmentos de varejo, bens de consumo ou cosméticos, especialmente em cenários com grande volume de SKUs, campanhas e lançamentos.
- •Experiência com dados provenientes de ERP (TOTVS ou similar), sem acesso direto à fonte.
- •Experiência na construção de interfaces simples para ajustes, como Streamlit ou aplicações leves, permitindo que o Planner registre os motivos dos ajustes realizados.
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