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A Jungle Gaming cria jogos originais e tecnologia para operações globais de iGaming. Estamos contratando Senior Machine Learning Engineer para liderar o caminho entre uma pergunta de produto e um sistema de ML em produção que possa ser medido, monitorado e aprimorado. Você atuará entre modelagem e engenharia de software: definição do problema, protocolos de avaliação, pipelines de treinamento e inferência, deploy de modelos e observabilidade em produção. O trabalho usa Python, SQL e práticas modernas de ML e MLOps, com ferramentas como scikit-learn ou PyTorch, Docker, MLflow e AWS quando fizerem sentido para o problema. Como será o sucesso na função Iniciativas de ML começam com uma decisão clara, um baseline e uma métrica de sucesso — não com um modelo em busca de aplicação. Treinamento e serving são reproduzíveis, avaliações offline se conectam a resultados em produção e drift, qualidade e custo ficam visíveis. Outros engenheiros entendem seus trade-offs, evoluem os sistemas estabelecidos e tomam boas decisões sem depender de você. O que você fará Identificar oportunidades de ML com produto, dados e engenharia e definir baselines mensuráveis Projetar pipelines de features, treinamento, avaliação e inferência para casos batch ou online Selecionar e validar modelos com experimentos rigorosos e métricas relevantes para o produto Fazer deploy, monitorar e aprimorar modelos, incluindo qualidade de dados, drift, latência e custo Definir padrões de reprodutibilidade, testes, versionamento, observabilidade e uso responsável de dados Liderar revisões técnicas, orientar engenheiros e validar criticamente implementações feitas com apoio de IA O que você precisa trazer 5+ anos de experiência profissional em software, ciência de dados ou engenharia de ML, incluindo sistemas de ML em produção Domínio de Python e SQL e experiência prática com scikit-learn, PyTorch ou framework equivalente Experiência liderando o ciclo de vida de ML, dos dados e experimentos ao deploy e monitoramento Bom critério de engenharia de software para APIs, testes, versionamento, containers e infraestrutura cloud Capacidade de desenhar estratégias de avaliação, explicar incerteza e conectar métricas de modelo a resultados de produto Liderança técnica clara entre times de produto, dados e engenharia Diferenciais — não obrigatórios Experiência com MLflow, feature stores, orquestração ou retreinamento automatizado Experiência com recomendação, previsão, detecção de anomalias, fraude ou personalização responsável Familiaridade com inferência em tempo real, plataformas de experimentação ou grande volume de eventos Faixa salarial mensal: R$ 12.000–30.000. Modelo de trabalho: posição remota. Ao se candidatar, descreva brevemente um sistema de ML em produção pelo qual você foi responsável, como o avaliou e o que mudou após o lançamento. #JungleGaming #VagasTech #MachineLearning #MLOps #Python #VagaSenior #TrabalhoRemoto
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144.883Jobs
31.687IN
81%EN
That number is real. WorkMundi's database shows 144,883 open engineer roles across the world. India has the most with 31,687 jobs, followed by the United States with 30,084. If you just finished reading one job ad and felt paralyzed by choice, you're not alone—but this scale is actually an advantage. It means you can afford to be selective.
Start by geography and language. The majority of engineer ads—117,837 of them—have the job posting text written in English. Use that as one filter, but remember: the ad text language tells you nothing about whether the role actually requires you to speak English day-to-day. Read the job description carefully. Then check which countries have the volume you're targeting. Singapore, Poland, and Australia round out the top five after India and the US.
Next, learn who's hiring. Accenture has posted 2,801 engineer roles. andurilindustries, speechify, and jobgether are also actively recruiting. If you're applying to one of these names, research their hiring patterns and interview style before you apply. That homework pays off.
When you interview, expect the question every engineer hears: 'Tell me about a time you had to debug a problem that wasn't in your job description.' Have a specific story ready—not a general one. Name the tools, the deadline pressure, and what you learned. Hiring managers listen for whether you see problem-solving as part of the role itself, not a favour.