Engenheiro de Machine Learning Sênior

Descrição da Vaga

Se você gosta de desafios e tem experiência em desenvolver soluções de machine learning do zero, esta oportunidade é perfeita! A TestGorilla, uma empresa focada em transformar o setor de recrutamento, está buscando um Engenheiro de Machine Learning Sênior para criar e manter modelos de ML que fazem a diferença.

Este papel envolve o desenvolvimento de pipelines de machine learning seguindo as práticas recomendadas de MLOps, gerenciando infraestrutura de dados e ML, e explorando modelos e tecnologias inovadoras como LLMs e Generative AI para melhorar nossos produtos.

Você trabalhará em um ambiente dinâmico, em colaboração com equipes de produto, engenheiros de backend e a equipe de DevSecOps. Vai ser responsável não só por desenvolver, mas também por implantar e manter soluções que ampliem as capacidades de AI e ML da TestGorilla.

Além da parte técnica, espera-se que você colabore eficazmente com colegas de todo o mundo e promova uma cultura inclusiva e de apoio. Suas experiências com mídias como TensorFlow, PyTorch ou SKLearn, e sua expertise em Python e SQL serão fundamentais para o sucesso neste papel.

Se tem habilidades com recomendação de sistemas, experiência com MLOps, e está por dentro das últimas tendências em AI generativa e infraestrutura como código, este pode ser o próximo grande passo na sua carreira!

Benefícios

• Trabalho remoto
• Ambiente dinâmico
• Cultura inclusiva
• Impacto positivo no recrutamento

Dicas de Aplicação

A primeira coisa que um candidato a Engenheiro de Machine Learning Sênior precisa é estar em sintonia com a missão da TestGorilla. Mostre no seu currículo e carta de apresentação que você compartilha a visão da empresa em relação à contratação.

Certifique-se de que seu currículo destaque suas experiências mais relevantes, especialmente aquelas que demonstram suas habilidades em desenvolver soluções de ML do zero. Mencione projetos onde você implementou modelos usando frameworks como TensorFlow ou PyTorch.

Submeta suas aplicações evidenciando suas capacidades em ambientes de MLOps. Exemplifique experiências passadas em que você geriu o ciclo de vida completo de um modelo, desde o treinamento até o monitoramento.

É essencial que você esteja familiarizado com infraestrutura como código e tenha habilidades sólidas em Python e SQL. Estes são conhecimentos chave para garantir que você possa contribuir positivamente desde o primeiro dia.

Dicas para Entrevista

Para sua entrevista, esteja preparado para explicar conceitos técnicos de maneira simples. Habilidades de comunicação são cruciais para colaborar com times diversos e globais.

Pratique responder perguntas comportamentais, pois as entrevistas vão querer entender como você lida com desafios, gerencia tempo e integra-se a culturas de equipe.

Apresente exemplos concretos de sua experiência, especialmente em relação ao desenvolvimento de pipelines MLOps. Esteja preparado para discutir como você já geriu o ciclo de vida de um modelo.

Finalmente, mostre entusiasmo por novas tecnologias e práticas no campo da ML e AI, mencionando como você se mantém atualizado e como isso beneficia seus projetos e a empresa.