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Why Keyrus, Why Now! A Keyrus é um grupo internacional com 2.800 consultores e especialistas em 28 países , construído sobre uma convicção: a IA não transforma empresas. A inteligência arquitetada transforma. Há mais de 30 anos, construímos as bases de dados que tornam os sistemas inteligentes possíveis, projetando o Sistema Operacional da Empresa Inteligente, onde a inteligência está incorporada ao núcleo dos processos de negócio para criar valor sustentável: operacionalizamos a inteligência. A IA não substitui os seres humanos. Ela nos reposiciona em um lugar que nenhum sistema pode alcançar: compreender, decidir, criar e inovar. Na Keyrus, você não desenvolverá apenas habilidades; desenvolverá discernimento. Sua expertise se fortalece a cada sistema que você projeta, a cada desafio de negócio que ajuda a resolver e a cada implementação que evolui a partir dos aprendizados anteriores. Com o tempo, você se tornará um dos profissionais mais raros da era da inteligência: alguém capaz de conectar dados, IA e tomada de decisão humana em escala, entre diferentes setores, mercados e geografias. Esta não é apenas uma posição. É uma disciplina que você domina e uma história que ajuda a escrever para se tornar um Arquiteto da Inteligência da Keyrus. A tecnologia amplia capacidades. A cultura da Keyrus diferencia. A excelência na execução conecta ambas. O QUE VOCÊ IRÁ ARQUITETAR Nesta posição, você será responsável por desenvolver soluções que permitam acompanhar a saúde e o desempenho de modelos de Machine Learning ao longo do tempo, identificando alterações no comportamento dos dados, degradação de performance e possíveis necessidades de investigação ou retreinamento. Buscamos uma pessoa capaz de combinar conhecimentos de Data Science, Engenharia e MLOps, transitando entre análise estatística, desenvolvimento em Python, processamento de dados e integração com plataformas de Machine Learning. Você terá um papel importante na construção e evolução de soluções de Model Monitoring , estruturando abordagens reutilizáveis, escaláveis e integradas ao ambiente de produção. QUEM VOCÊ É Você é um profissional experiente que combina conhecimentos de Machine Learning com uma forte visão de engenharia e produção. Você entende que colocar um modelo em produção é apenas parte do processo e que acompanhar sua performance, qualidade dos dados e comportamento ao longo do tempo é essencial para garantir resultados consistentes. Você consegue navegar com naturalidade entre Data Science, Engenharia de Dados e MLOps, conectando modelos, dados, pipelines e ferramentas de monitoramento. Você possui experiência com ambientes de dados modernos e sabe estruturar soluções que possam ser reutilizadas por diferentes modelos e casos de uso. Você gosta de investigar problemas, definir métricas e thresholds, automatizar processos e contribuir para a evolução das práticas de Machine Learning em produção. Você possui perfil analítico, colaborativo e orientado à resolução de problemas. O QUE VOCÊ TRAZ Experiência e Qualificações Experiência com desenvolvimento de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos. Conhecimento sólido em Python e PySpark para desenvolvimento de pipelines, notebooks e processamento de dados. Experiência com Databricks, incluindo integração com ambientes e pipelines de Machine Learning. Conhecimento de MLflow para gestão e acompanhamento do ciclo de vida de modelos. Experiência com Unity Catalog. Conhecimento sólido em SQL. Experiência com conceitos e práticas de MLOps. Conhecimento em Model Monitoring, incluindo acompanhamento da saúde e performance de modelos em produção. Experiência com monitoramento e análise de Data Drift, Concept Drift e Model Performance. Capacidade de criar e acompanhar métricas, thresholds e alertas relacionados ao comportamento dos modelos. Experiência na integração de soluções de monitoramento aos processos de MLOps, incluindo alertas e possíveis fluxos de retreinamento. Capacidade de estruturar soluções reutilizáveis para diferentes modelos e casos de uso. Experiência com documentação técnica e participação na definição de arquitetura e boas práticas de monitoramento. Perfil técnico com visão de engenharia e produção, indo além da atuação exclusivamente focada em Data Science e modelagem. Diferenciais: Experiência prática com NannyML. Experiência prática com Evidently AI. Vivência na implementação de frameworks ou soluções estruturadas de monitoramento de modelos em ambientes corporativos. Experiência na automação de processos relacionados à identificação de degradação e retreinamento de modelos. O QUE FARÁ VOCÊ TER SUCESSO Excelente capacidade de comunicação com públicos técnicos e não técnicos. Facilidade para conectar conhecimentos de Data Science, Engenharia e MLOps na construção de soluções robustas para ambientes produtivos. Capacidade de investigar alterações no comportamento de dados e modelos, identificando causas e possíveis ações a partir das métricas observadas. Visão de engenharia para integrar modelos, dados, monitoramento, MLflow, Databricks e processos operacionais. Perfil analítico e orientado à resolução de problemas. Capacidade de desenvolver soluções escaláveis e reutilizáveis, evitando abordagens específicas para apenas um modelo ou caso de uso. Organização e atenção à documentação, arquitetura e definição de boas práticas. Colaboração, compartilhamento de conhecimento e melhoria contínua como parte da sua forma de trabalhar. NOSSOS VALORES Inteligência Coletiva A colaboração entre diferentes especialidades, funções e geografias nos permite combinar conhecimento e entregar respostas mais completas para os desafios dos nossos clientes. Confiabilidade A capacidade de entregar projetos complexos com rigor, qualidade e consistência é um dos pilares da nossa relação com clientes e parceiros. Pragmatismo Priorizamos impacto concreto e valor mensurável acima de discursos tecnológicos abstratos. Espírito Empreendedor Curiosidade, energia, autonomia e iniciativa são a base da nossa cultura e impulsionam a inovação contínua. About Keyrus Na Keyrus, ajudamos as organizações a evoluir da IA experimental para a IA industrializada, de agentes isolados para sistemas orquestrados e de insights para execução. Essa é a disciplina que chamamos de Architect of Intelligence: desenhar o sistema operacional da empresa inteligente, onde a inteligência está incorporada aos processos de negócio para criar valor sustentável. Impulsionados pelo nosso modelo proprietário Human Orchestrated Model™ (HOM), estruturamos fundações de inteligência, governança centrada no ser humano e direcionamento de performance para criar ambientes inteligentes onde a tecnologia amplia as capacidades humanas. Com mais de 30 anos de experiência e 2.800 colaboradores distribuídos em 28 países, ajudamos organizações a ir além da transformação, construindo empresas adaptáveis, resilientes e em constante evolução. A IA não transforma negócios. A inteligência arquitetada transforma. Vem fazer parte do Time Keyrus! Para mais informações: www.keyrus.com.br Desejamos boa sorte! 😊🚀
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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.