Engenheiro de Machine Learning Sênior

Descrição da Vaga

Esta é uma oportunidade incrível para quem é apaixonado por inteligência artificial e machine learning. Como Engenheiro de Machine Learning Sênior na VTEX, você será parte de uma equipe dedicada a enfrentar desafios de negócios estratégicos através de soluções de IA. Você colaborará com uma equipe de cientistas de dados, engenheiros de dados e outros profissionais para desenvolver soluções que proporcionam valor real aos nossos clientes.

Você deve ter experiência na construção de pipelines de ML de ponta a ponta, que inclui treinamento de modelos, avaliação, otimização, implantação e monitoramento. É importante estar acostumado a trabalhar com cientistas de dados e escrever código em nível de produção usando práticas recomendadas em engenharia de software. Além disso, será necessário integrar modelos de ML com sistemas de software maiores, considerando arquiteturas síncronas e assíncronas, além de estar por dentro de tudo que envolve escalabilidade e CI/CD (Integração e Entrega Contínuas).

Comunicação é uma parte essencial deste trabalho; você deve ser capaz de ouvir diferentes pontos de vista e oferecer orientação quando necessário, ajudando a navegar pelas compensações entre diferentes soluções. Colaboração e apoio aos colegas na construção de produtos que os clientes adoram também são características muito importantes para o cargo.

Ter uma formação acadêmica em Engenharia, como Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Engenharia Elétrica, ou áreas afins, é um pré-requisito, com preferência por experiência em Search, Recomendação ou Anúncios. Familiaridade com frameworks para a implantação de IA Generativa, como AWS Bedrock ou LangChain, será um diferencial, bem como um forte conhecimento sobre AWS para IA.

Benefícios

• Trabalho remoto
• Ambiente colaborativo
• Oportunidades de crescimento
• Acesso a tecnologias de ponta
• Networking com especialistas no setor

Dicas de Aplicação

Para se destacar ao se candidatar a uma vaga de Engenheiro de Machine Learning Sênior, é essencial demonstrar sua experiência em criar pipelines de ML robustos e em escrever código de produção eficiente. Certifique-se de evidenciar seus trabalhos anteriores e como cada um contribuiu para resolver problemas significativos na época.

Ter uma compreensão clara sobre as linguagens de programação que utiliza, e como elas são aplicáveis em projetos de ML ajudará bastante. Não se esqueça de adaptar seu currículo para destacar as habilidades e experiências mais relevantes para o cargo específico oferecido pela VTEX.

Além disso, mencione qualquer familiaridade que tenha com plataformas e ferramentas modernas, como AWS, que são frequentemente usadas em implementações de IA escaláveis. Detalhe qualquer projeto significativo onde tenha aplicado essas tecnologias.

Por fim, esteja pronto para explicar como sua capacidade de comunicação e trabalho em equipe contribuem para seu sucesso. Demonstrar que você pode colaborar eficazmente com uma equipe diversificada é tão importante quanto suas habilidades técnicas.

Dicas para Entrevista

Durante a entrevista para esta posição, espere perguntas técnicas detalhadas que exploram suas habilidades em ML e sua experiência anterior. É comum que entrevistas para cargos similares incluam perguntas práticas ou desafios técnicos onde você precisará demonstrar sua habilidade em solucionar problemas.

Pratique explicar conceitos complexos de maneira clara e objetiva. Os entrevistadores podem pedir que você explique um projeto difícil no qual trabalhou, então tenha exemplos prontos que destacam sua experiência e o impacto positivo que suas soluções de ML tiveram.

Se prepare para perguntas sobre integração de modelos com sistemas maiores e sobre como lidou com desafios de escalabilidade. Poder discutir decisões tomadas durante a implementação de CI/CD e sincronização é útil.

Finalmente, demonstre interesse genuíno na oportunidade perguntando sobre a cultura da VTEX e sobre próximos projetos. Isso mostra que você está interessado em contribuir para a empresa a longo prazo.