Engenheiro de Machine Learning Sênior

Descrição da Vaga

A TestGorilla, uma empresa visionária em AI, está em busca de um Engenheiro de Machine Learning Sênior para desenvolver e implementar soluções escaláveis de machine learning. Esta oportunidade remota permite que você trabalhe em um ambiente dinâmico ao lado de colegas globais em diferentes fusos horários. Seu papel principal será projetar, construir e manter soluções de ML que causem impacto real, desde modelos de recomendação até frameworks de AI generativa como o LangChain.

Para ter sucesso nesta posição, é essencial ter uma sólida compreensão e experiência em MLOps, incluindo pipelines de treinamento e implantação de modelos. Conhecimento em frameworks de aprendizado de máquina como TensorFlow, PyTorch ou SKLearn são fundamentais, assim como proficiência avançada em Python e SQL. Além disso, habilidades em engenharia de prompt, afinamento e sistemas de análise aumentada são bastante valorizadas.

A integração da infraestrutura como código usando ferramentas como Terraform ou AWS também faz parte das responsabilidades, garantindo que tanto os sistemas de dados quanto de ML sejam robustos e escaláveis. Por fim, manter-se atualizado com os últimos avanços em AI generativa e tecnologias de LLM será crucial para inovar e melhorar continuamente nossas ofertas.

Benefícios

• Ambiente remoto
• Colaboração global
• Oportunidade de impactar bilhões de pessoas

Dicas de Aplicação

Para candidatar-se à vaga de Engenheiro de Machine Learning Sênior na TestGorilla, é essencial que o currículo esteja atualizado e bem organizado.

Explique claramente suas experiências anteriores em AI e machine learning. Dê exemplos concretos de projetos em que você colaborou e gerou impacto.

Destaque suas habilidades em MLOps e sua capacidade de integrar modelos usando infraestrutura como código. Estar atualizado com ferramentas e tecnologias é um diferencial importante.

Para aumentar suas chances, demonstre como suas iniciativas individuais já trouxeram melhorias tangíveis em projetos de AI/ML em que trabalhou.

Dicas para Entrevista

Durante a entrevista, esteja preparado para discutir seus conhecimentos e experiências práticas com frameworks como TensorFlow ou PyTorch. Dar exemplos específicos de aplicações práticas será valioso.

A comunicação é chave. A capacidade de articular conceitos complexos de maneira simples mostrará que você pode colaborar efetivamente com equipes não-técnicas.

Prepare-se para perguntas sobre suas experiências com MLOps, destacando suas estratégias para implantação e monitoramento de modelos.

Você também pode ser questionado sobre suas experiências com AI generativa ou engenharia de prompt, portanto tenha exemplos e resultados prontos para compartilhar.