Machine Learning Engineer Nível II (Remote-first)
Payface Instituição de Pagamentos S.A | Remoto
A pessoa Engenheira de Aprendizado de Máquina será responsável, no projeto de reconhecimento facial e detecção de vivacidade, pelo desenvolvimento e implementação de modelos de aprendizado de máquina que impulsionam a inovação e a eficiência em diversos aspectos operacionais e estratégicos. Essa função envolve a criação, manutenção e aperfeiçoamento de sistemas de aprendizado de máquina, desde a concepção inicial até a implantação em ambientes de produção. O profissional deve ser capaz de trabalhar com grandes volumes de dados, otimizar algoritmos de aprendizado de máquina e garantir a integração eficaz de modelos com sistemas de software existentes, respeitando normas regulatórias e de privacidade de dados.
Faixa salarial
A combinar
Regime de contratação
PJ
Benefícios
Participação semestral na Payface Conference, em Floripa! 🎊
Personal day mensal (dia de folga);😎
Plano de saúde sem coparticipação; 🩺
Seguro de vida; ⛑️
Plano odontológico 🦷
Gympass; 🏋🏽♀️
Benefício saúde psicológica;💆🏽♀️
Vale alimentação 🥬
Vale refeição 🥗
Acesso a todo arsenal de cursos da Alura; 📚
Auxílio inglês;🗺️
Seguro saúde p/ pets;🐶🐱
Auxílio viagens e hotéis p/ aproveitar as férias;🛫
Auxílio home-office;
Auxílio mobilidade; 🚗
- Projetar e construir sistemas de aprendizado de máquina que resolvam problemas específicos e sejam escaláveis e eficientes em ambientes de produção.
- Realizar a afinação de hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, garantindo que eles funcionem de forma eficaz em diversas condições e conjuntos de dados.
- Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados para entender os requisitos de dados e ajudar a definir as melhores estratégias de modelagem.
- Desenvolver métodos para transformar e criar recursos que melhorem a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina.
- Implantar modelos de aprendizado de máquina em sistemas de produção, incluindo a integração com outras tecnologias e sistemas existentes.
- Continuamente monitorar o desempenho dos modelos implantados para garantir que permaneçam eficazes e precisos ao longo do tempo, os ajustando conforme necessário.
- Construir e manter pipelines que automatizem a coleta, o processamento e a análise de dados para alimentar modelos de aprendizado de máquina.
- Otimizar o processamento de grandes volumes de dados e utilizar técnicas de computação distribuída, quando necessário.
- Trabalhar em conjunto com desenvolvedores e equipes de DevSecOps para garantir que os modelos se integrem de forma eficaz e eficiente aos sistemas de software existentes.
- Assegurar que os modelos e processos de aprendizado de máquina estejam em conformidade com as normas regulatórias e de privacidade de dados.
- Profundo entendimento dos princípios e algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Habilidade com linguagens de programação como Python e familiaridade com bibliotecas de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch.
- Competência em manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.
- Capacidade de implementar modelos em ambientes de produção, assegurando a eficiência e escalabilidade.
- Capacidade de trabalhar eficientemente em equipe e comunicar-se eficazmente com outros profissionais técnicos e não técnicos.
- Graduação, mestrado ou doutorado em áreas relacionadas a Machine Learning ou Inteligência Artificial.
- Experiência prévia em fintechs ou em projetos de reconhecimento facial.
- Experiência com plataformas de nuvem, como AWS.
- Conhecimento em práticas de desenvolvimento seguro, integrando segurança no ciclo de vida do desenvolvimento.
Venha compor o nosso time de Payfacers sensacionais!
Somos a tecnologia de pagamento por reconhecimento facial pioneira no Brasil ツ
Queremos transformar os processos de pagamento e de identificação em algo tão prazeroso quanto a própria experiência de consumir!! Super, né? 😄
Adotamos um processo realmente humanizado (sem testes chatos🤭), onde você pode conhecer um pouquinho do ambiente de trabalho aqui da Payface. Você conversa não só com time de People, mas aqui todo mundo participa do processo! Especialmente a nossa etapa de Fit Cultural permite que você tenha um gostinho do que pode ser seu novo ambiente de trabalho, conhecendo nosso time e fazendo perguntas sobre como é o dia a dia aqui na Payface ツ, podendo avaliar por si mesmo se é aqui onde você gostaria de trabalhar!!
Ah, e lembrando: A Payface respeita e valoriza a todos, independentemente de etnia, origem nacional, idade, orientação sexual, expressão de gênero ou educação. Todas as nossas oportunidades estão abertas para pessoas que tenham necessidades especiais. Todos são bem-vindos aqui! ツ
Aqui na Payface somos Remote First ツFocamos em um modelo de trabalho que nos permita inovar sempre, pois essa é a cara da Payface!
Os valores que refletem os nossos comportamentos são:
No trabalho e na zoeira, jogar como um time!
Empatia, com o cliente e entre os payfacers!
Vá lá e seja o exemplo, mostre sua atitude de dono!
Machine Learning Engineer Nível II (Remote-first)
Payface Instituição de Pagamentos S.A | Remoto
Descrição da vaga
A pessoa Engenheira de Aprendizado de Máquina será responsável, no projeto de reconhecimento facial e detecção de vivacidade, pelo desenvolvimento e implementação de modelos de aprendizado de máquina que impulsionam a inovação e a eficiência em diversos aspectos operacionais e estratégicos. Essa função envolve a criação, manutenção e aperfeiçoamento de sistemas de aprendizado de máquina, desde a concepção inicial até a implantação em ambientes de produção. O profissional deve ser capaz de trabalhar com grandes volumes de dados, otimizar algoritmos de aprendizado de máquina e garantir a integração eficaz de modelos com sistemas de software existentes, respeitando normas regulatórias e de privacidade de dados.
Responsabilidades e atribuições
- Projetar e construir sistemas de aprendizado de máquina que resolvam problemas específicos e sejam escaláveis e eficientes em ambientes de produção.
- Realizar a afinação de hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, garantindo que eles funcionem de forma eficaz em diversas condições e conjuntos de dados.
- Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados para entender os requisitos de dados e ajudar a definir as melhores estratégias de modelagem.
- Desenvolver métodos para transformar e criar recursos que melhorem a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina.
- Implantar modelos de aprendizado de máquina em sistemas de produção, incluindo a integração com outras tecnologias e sistemas existentes.
- Continuamente monitorar o desempenho dos modelos implantados para garantir que permaneçam eficazes e precisos ao longo do tempo, os ajustando conforme necessário.
- Construir e manter pipelines que automatizem a coleta, o processamento e a análise de dados para alimentar modelos de aprendizado de máquina.
- Otimizar o processamento de grandes volumes de dados e utilizar técnicas de computação distribuída, quando necessário.
- Trabalhar em conjunto com desenvolvedores e equipes de DevSecOps para garantir que os modelos se integrem de forma eficaz e eficiente aos sistemas de software existentes.
- Assegurar que os modelos e processos de aprendizado de máquina estejam em conformidade com as normas regulatórias e de privacidade de dados.
Requisitos e qualificações
- Profundo entendimento dos princípios e algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Habilidade com linguagens de programação como Python e familiaridade com bibliotecas de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch.
- Competência em manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.
- Capacidade de implementar modelos em ambientes de produção, assegurando a eficiência e escalabilidade.
- Capacidade de trabalhar eficientemente em equipe e comunicar-se eficazmente com outros profissionais técnicos e não técnicos.
Requisitos desejáveis
- Graduação, mestrado ou doutorado em áreas relacionadas a Machine Learning ou Inteligência Artificial.
- Experiência prévia em fintechs ou em projetos de reconhecimento facial.
- Experiência com plataformas de nuvem, como AWS.
- Conhecimento em práticas de desenvolvimento seguro, integrando segurança no ciclo de vida do desenvolvimento.
Faixa salarial
A combinar
Regime de contratação
PJ
Benefícios
Participação semestral na Payface Conference, em Floripa! 🎊
Personal day mensal (dia de folga);😎
Plano de saúde sem coparticipação; 🩺
Seguro de vida; ⛑️
Plano odontológico 🦷
Gympass; 🏋🏽♀️
Benefício saúde psicológica;💆🏽♀️
Vale alimentação 🥬
Vale refeição 🥗
Acesso a todo arsenal de cursos da Alura; 📚
Auxílio inglês;🗺️
Seguro saúde p/ pets;🐶🐱
Auxílio viagens e hotéis p/ aproveitar as férias;🛫
Auxílio home-office;
Auxílio mobilidade; 🚗
Sobre a empresa
Venha compor o nosso time de Payfacers sensacionais!
Somos a tecnologia de pagamento por reconhecimento facial pioneira no Brasil ツ
Queremos transformar os processos de pagamento e de identificação em algo tão prazeroso quanto a própria experiência de consumir!! Super, né? 😄
Adotamos um processo realmente humanizado (sem testes chatos🤭), onde você pode conhecer um pouquinho do ambiente de trabalho aqui da Payface. Você conversa não só com time de People, mas aqui todo mundo participa do processo! Especialmente a nossa etapa de Fit Cultural permite que você tenha um gostinho do que pode ser seu novo ambiente de trabalho, conhecendo nosso time e fazendo perguntas sobre como é o dia a dia aqui na Payface ツ, podendo avaliar por si mesmo se é aqui onde você gostaria de trabalhar!!
Ah, e lembrando: A Payface respeita e valoriza a todos, independentemente de etnia, origem nacional, idade, orientação sexual, expressão de gênero ou educação. Todas as nossas oportunidades estão abertas para pessoas que tenham necessidades especiais. Todos são bem-vindos aqui! ツ
Aqui na Payface somos Remote First ツFocamos em um modelo de trabalho que nos permita inovar sempre, pois essa é a cara da Payface!
Os valores que refletem os nossos comportamentos são:
No trabalho e na zoeira, jogar como um time!
Empatia, com o cliente e entre os payfacers!
Vá lá e seja o exemplo, mostre sua atitude de dono!