Analista de Machine Learning Sênior

A Minerva Foods é líder em exportação de carne bovina na América do Sul e atua também no segmento de industrializados, comercializando seus produtos para mais de 100 países. Além do Brasil, a Minerva Foods está presente no Paraguai, na Argentina, no Uruguai, na Colômbia, e possui plantas especializadas em ovinos na Austrália.

Com nossas 46 unidades industriais, oferecemos produtos saudáveis e nutritivos, que são comercializados para clientes do mundo todo por meio de nossos 23 centros de distribuição e 17 escritórios internacionais.

A área de Business Analytics tem como propósito resolver problemas de negócio complexos; em outras palavras, a equipe de Business Analytics utiliza técnicas de estatística, algoritmos, e métodos estocásticos para modelar dados internos e externos para gerar informações valiosas que possam conduzir ações de melhoria de negócios.

O machine learning engineer sênior atuará na equipe de business analytics e será responsável por produtizar soluções de modelagens, aprendizado de máquina e modelos matemáticos em ambientes de nuvem ou interno, além de monitorar a qualidade dos modelos em produção. Garantir o funcionamento dos modelos em produção é imprescindível para o momento da empresa pois os modelos tomam decisão no negócio.

As soluções deverão ser organizadas e disciplinadas a ponto de gerar insight, retroalimentando novos modelos para melhor performance. O acompanhamento do desempenho dos modelos assim como a estabilidade das variáveis envolvidas é de grande importância e devem ser mantidas atualizadas de acordo com a frequência definida.

Responsabilidades e Atribuições

• Ser responsável por configurar a infraestrutura de projetos escaláveis de aprendizado de máquina e modelos estatísticos;
• Implementar pipelines de MLOps de acordo com as melhores práticas de mercado, garantindo versionamento e funcionalidade robusta da solução;
• Trabalhar em conjunto com Cientista de Dados para projetar soluções end-to-end em projetos de IA;
• Colaborar com demais machine learning engineer com menos experiência;
• Experiência com ferramentas e abordagens de MLOps como MLFlow, Spark, Git, entre outros;
• Domínio de técnicas em conteinerização via Docker;
• Habilidades de desenvolvimento de software. Diferencial se tiver experiência com arquiteturas de microserviços;
• Familiaridade com ambientes Cloud, preferencialmente AWS / Azure;
• Experiência em processos de Devops, especialmente conceitos de CI/CD.

Requisitos e Qualificações

Pré-requisitos

• Superior completo em áreas correlatas a computação e/ou exatas;
• Experiência comprovada de 4 anos na área de MLOPs;
• Conhecimento de Cloud em AWS/Azure - Experiência com tecnologia de containers em cloud (AWS ECS/EKS, ECR, e/ou Azure AKS), Arquitetura Serverless (AWS Api Gateway, AWS Lambda e/ou Azure Functions);
• Conhecimento avançado em Python;
• Desejável: Experiência com o desenvolvimento e implementação de API’s (Flask, FastAPI);
• Desejável: Inglês - Nível Intermediário;
• Desejável: Mestrado ou pós-graduação em ciência da computação;
• Capacidade de comunicação com stakeholders não técnicos;
• Habilidade para traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas.

Diferencial

• Conhecimento em Kubernets;
• Conhecimento em Terraform.