Machine Learning/MLOps

Sobre a vaga Responsabilidades e atribuições Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning eficientes Realizar o desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento) Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de machine learning. Auxiliar e Desenvolver melhorias contínuas de notebooks/códigos e trabalhos existentes, com grande quantidade de dados reais, visando melhorar seus desempenhos. Atuar e validar a pesquisa e seleção de dados adequados para modelos, bem como melhores métodos para representação de dados. Pesquisar e desenvolver o desenho, desenvolvimento, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e rôbos (IA) Desenvolver e Validar controle e monitoramento de algoritmos e modelos em produção. Realizar e Validar estudos e análises, buscando compreender os diversos aspectos da ciência de dados. Conhecimento em Docker. Requisitos e qualificações Experiência avançada no ecossistema Vertex AI para gerenciamento do ciclo de vida de ML (Vertex Pipelines, Vertex Model Registry, Vertex Feature Store). Sólido conhecimento no ecossistema de dados GCP para engenharia de features e processamento distribuído. Engenharia de ML e Práticas de Código: Domínio em Python (conhecimentos em R e PySpark/Spark são altamente desejáveis). Profundo entendimento prático de TensorFlow e frameworks modernos de Machine Learning. Sólido conhecimento na criação/entendimento de modelos Estatísticos, Matemáticos e algoritmos de Machine Learning. Experiência em conteinerização com Docker e orquestração de microsserviços com Kubernetes. Experiência no desenvolvimento de APIs REST e uso de ferramentas de CI/CD (ex: Jenkins, Git). Familiaridade com ferramentas de rastreamento de experimentos (como MLflow ou Vertex AI Experiments). Bancos de Dados: Domínio em consultas SQL e vivência com bancos de dados NoSQL (como MongoDB). Cultura e Idiomas: Experiência prática trabalhando com metodologias Ágeis (Agile). Inglês Avançado (leitura, escrita e conversação técnica). Cultura na BRQ Chamamos de BRQ Way o nosso jeito de cuidar das pessoas, com iniciativas de carreira e desenvolvimento, saúde e bem-estar, e comunicação e conexão. Trabalhamos com flexibilidade de acordo com o contexto do projeto (anywhere office, híbrido ou presencial) e investimos em desenvolvimento contínuo com BRQ Academy, mentoria, incentivo a certificações e programas de idiomas, entre outras frentes. Diversidade, inclusão e liberdade fazem parte do nosso dia a dia. Incentivamos a candidatura de pessoas com perfis, trajetórias e realidades diversas, além de contarmos com oportunidades afirmativas para pessoas com deficiência e mulheres. Também temos três Grupos de Afinidade, chamados de Roars, que criam espaços de troca e impulsionam iniciativas inclusivas na empresa. https://www.brq.com/carreiras/ LI-KO1 78a81f Remoto About the company A BRQ apoia empresas a evoluírem o digital que sustenta seus negócios, com um propósito claro: transformar problemas complexos em progresso. Combinamos especialistas, ferramentas e inteligência artificial para entregar com método e consistência, atuando em modernização de legado e dados, GenAI, e construção de produtos e experiências digitais. Com mais de 33 anos e mais de 2.500 profissionais, estamos entre as maiores empresas de tecnologia do Brasil e atuamos em projetos de alta complexidade e escala. Somos reconhecidos como líderes em GenAI e inovação para grandes empresas no estudo ISG Provider Lens™. Aqui, nossa cultura tem nome: BRQ Way . São 3 pilares: Carreira e desenvolvimento, Saúde e bem-estar e Comunicação e conexão. Diversidade e inclusão fazem parte do nosso dia a dia, com grupos de afinidade como Colorful Roar, Black Roar e Girls Roar. Benefícios: Plano de Saúde; Plano Odontológico; Seguro de Vida; Vale Refeição; Vale Alimentação; Horário Flexível; Home Office; Gympass, Telemedicina, Telenutrição, Canal de suporte emocional 24h e muito mais.