Quer fazer parte de um time que cria oportunidades e potencializa a evolução?

Como alcançamos tudo isso?

Através de um time de mais de 12 mil pessoas que, juntas, oferecem soluções, produtos e educam o mercado. Formamos um ecossistema que se estende por todo o país e que ultrapassa fronteiras, integrando e conectando negócios. Sabemos que o crescimento acontece de gente para gente, e é isso que nos move.

Nosso jeito de ser:

💡 Potencializamos a evolução: Transformamos ideias em realidade em uma empresa dinâmica e inovadora. Fazer parte deste time, significa aprender, criar e evoluir.

🧘🏼‍♀️ Bem-Estar Integral: Buscamos o bem-estar integral de cada pessoa colaboradora, por meio de ações e benefícios que viabilizam recursos de autocuidado através de 5 pilares: Emocional, Financeiro, Físico, Ocupacional e Social.

🫂 Pluralidade: A diversidade faz parte de quem a gente é. Reconhecidos entre as Melhores Empresas para Trabalhar no Brasil, promovemos a inclusão e o pertencimento de forma ativa. Nossa expertise é humana e viva, e através dela, acolhemos e empoderamos pessoas dentro e fora da empresa.

Desafio do time

O time de Operations busca soluções robustas e escaláveis de IA/ML para habilitar processos estratégicos e operacionais, garantindo que a empresa maximize sua receita com tecnologia de ponta. Você será peça fundamental na construção e operacionalização de modelos que impactam diretamente o negócio.

Principais entregas

Desenhar, construir e treinar modelos de Machine Learning e Deep Learning, incluindo LLMs, para resolver problemas de alto impacto.
Implementar e manter pipelines MLOps robustos, automatizando o ciclo de vida completo dos modelos.
Integrar modelos de IA com sistemas front-end, back-end e operacionais, assegurando alta disponibilidade e escalabilidade.
Monitorar desempenho dos modelos em produção, garantindo performance e realizando retreinamentos quando necessário.
Propor e implementar soluções arquiteturais inovadoras em MLOps e arquitetura de IA.

Perfil que buscamos

Experiência sólida em Engenharia de Machine Learning, com foco em deployment e operacionalização de modelos.
Domínio de Python e bibliotecas de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Experiência com Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions/Run, Compute Engine).
Proficiência em MLOps, incluindo CI/CD, versionamento e monitoramento de modelos.
Conhecimento sólido em algoritmos de Machine Learning e Deep Learning.

Será considerado um diferencial

Experiência com orquestração de workflows (Apache Airflow, Google Cloud Composer).
Conhecimento em frameworks de LLMs (Hugging Face, LangChain ou similares).
Experiência em otimização de modelos para hardware específico (GPUs).
Vivência com Infraestrutura como Código (Terraform).
Certificações específicas, como Google Professional Machine Learning Engineer.

Etapas do processo seletivo:

Aplicação - Envio da inscrição;
Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.

Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.

🔒 Nos comprometemos com a segurança dos seus dados! Em nosso Aviso de Privacidade, descrevemos quais dados coletamos, como são consumidos e armazenados, em conformidade com a LGPD.

RD Station - Pessoa Engenheira de Inteligência Artificial Sênior - Operations

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