Buscamos um(a) Machine Learning Engineer para atuar na construção e operacionalização de soluções de Inteligência Artificial dentro do ecossistema Databricks, aplicadas a produtos e operações do mercado financeiro, crédito, recebíveis e mercado de capitais.

Essa pessoa terá como missão transformar iniciativas de IA — incluindo modelos preditivos e GenAI — em soluções produtivas, escaláveis e governáveis, integradas ao datalake e aos fluxos de negócio.

O ambiente exige forte integração entre dados, produto e tecnologia, além de atenção especial a governança, auditoria e consistência dos resultados, dada a criticidade dos dados financeiros.

O que esperamos de você:
- Experiência sólida como Machine Learning Engineer ou função equivalente.
- Forte experiência prática com Databricks em ambientes produtivos.
- Conhecimento consistente em: Machine Learning supervisionado e não supervisionado, Python e SQL, Processamento distribuído;
- Experiência com MLflow ou ferramentas similares de MLOps.
- Capacidade de levar modelos do experimento à produção com foco em confiabilidade.
- Boa comunicação para atuar de forma integrada com times de dados, produto e tecnologia.

Tasks

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Como Machine Learning Engineer na Ideen, você estará na vanguarda da nossa inovação tecnológica. No dia a dia, você estará imerso em uma variedade de responsabilidades emocionantes, incluindo:

- Desenvolver, treinar e operacionalizar modelos de Machine Learning em ambiente Databricks.
- Implementar soluções de GenAI, incluindo: Pipelines de embeddings, Busca semântica e RAG sobre dados e documentos financeiros, Integração de modelos generativos a fluxos de negócio;
- Estruturar pipelines completos de treinamento, validação e inferência (batch e/ou near-real-time).
- Utilizar MLflow para: Versionamento de modelos, Tracking de experimentos, Registro e governança de modelos;
- Integrar soluções de IA ao datalake (bronze/silver/gold) e às camadas de consumo (produtos, APIs, BI).
- Definir e acompanhar métricas de qualidade, performance e custo dos modelos.
- Atuar junto aos times de produto e engenharia para garantir que os modelos atendam às regras de negócio e requisitos operacionais.
- Implementar boas práticas de MLOps, incluindo automação, monitoramento e observabilidade.

Formation Desired

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Complete College Education: Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Matemática Aplicada, Estatística ou áreas correlatas

1. Sim 2. pode ser pós graduado também

Language Requirements

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Portuguese: Native

Other Requirements

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Experiência prévia com IA aplicada a dados financeiros, especialmente em contextos como: Crédito, Recebíveis e Mercado de capitais.

Desired Skills

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- Vivência com GenAI, incluindo: RAG, Modelos de linguagem (LLMs) e Avaliação e controle de qualidade de respostas.
- Conhecimento de ambientes regulados e necessidade de auditoria e rastreabilidade.
- Experiência com: Integração de IA a produtos digitais e Pipelines de dados financeiros complexos
- Familiaridade com: Power BI ou outras ferramentas de visualização e Governança de dados e modelos.