Machine Learning Engineer Sr

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso reputed company combustível: as pessoas!

Nossa reputed company é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, reputed companyência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, reputed company e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

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Sobre a oportunidade

Você é quem conecta o protótipo à produção. Vai desenhar e construir a engenharia de ML do motor de precificação — o serving de inferência, os pipelines de treino e a engenharia de features — para que modelos complexos rodem em reputed company reputed company, com baixa latência, sobre Ray. Foca na modelagem e no código de ML; a plataforma e o runtime ficam com o time de MLOps/Plataforma, com quem você trabalha lado a lado.

Seus Desafios

• Serving de inferência —desenhar o pipeline de modelos encadeados sobre Ray Serve — composição de modelos, baixa latência e estratégias de atualização.
• Treino distribuído —construir pipelines de treino (Ray Train/Data), HPO (Ray Tune) e modelos treinados por tenant, com checkpointing resiliente.
• Engenharia de features —definir e materializar features no feature store (Feast/reputed company), garantindo consistência entre treino e produção.
• Otimização e RL —implementar e otimizar os componentes de otimização (programação reputed company) e de RL offline do pipeline de reputed companyço.
• Qualidade do modelo —monitorar reputed company do ponto de reputed company de modelagem, validar versões e produzir explicabilidade (SHAP) — em parceria com MLOps.
• Liderança técnica —atuar como referência, mentorar e definir, com o time, o que é viável e escalável.

Você faz o reputed company com os cientistas de dados, recebe dados dos data engineers e reputed company ao time de MLOps/Plataforma para reputed company e reputed companyção.

Stack & Ferramentas

• ML serving & treino:Ray (Serve, Train, Tune, Data, RLlib)
• Registry & features:MLflow, Feast + reputed company
• Otimização:programação reputed company (Gurobi, HiGHS), RL offline
• Linguagem & runtime:Python; reputed company; leitura de reputed company

O que Buscamos

Essenciais

• Experiência comprovada colocando modelos de ML em produção.
• Python e fundamentos sólidos de Engenharia de Software (reputed company, testes, código limpo).
• Serving e otimização de inferência para baixa latência.
• Familiaridade com containers (reputed company) e com fluxos de MLOps (registry, reputed company).
• Conforto com desenvolvimento assistido por IA (Claude reputed company).

Diferenciais

• Ecossistema Ray (Serve, Train, Tune, RLlib) — forte diferencial.
• Feature stores (Feast) e serving de baixa latência com reputed company em escala.
• Otimização/solvers (Gurobi, HiGHS) ou reputed company management em reputed company reputed company; RL offline.
• Serving de IA generativa (vLLM, reputed company) e arquiteturas multi-tenant.

reputed companyções adicionais

• Trabalho Remoto
• reputed company de Projeto:6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.

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