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Engenheiro de Machine Learning Pl. (MLOPS)

Job type: Effective

Work model: Hybrid

Job description

Nascemos para democratizar os serviços bancários e de pagamentos!

 

Pioneirismo, tecnologia, inovação e resultados sustentáveis são constantes da nossa trajetória. Lançamos a primeira maquininha de cartão sem aluguel do Brasil e ao longo dos anos seguimos evoluindo para ampliar nosso ecossistema de soluções financeiras.

 

Somos o 2º maior banco digital do país e a fintech mais rentável do segmento, resultado do trabalho de um time formado por pessoas talentosas e criativas, que atuam com dedicação, paixão e vontade de fazer acontecer.

 

Se você ama tecnologia, curte um bom desafio e acredita no poder da colaboração para fazer grandes entregas, o Pags é pra você! Então, confira essa oportunidade e vem pintar o Brasil de amarelo com a gente💛!

 

No PagBank todas as pessoas são bem-vindas 😊, sem distinção de gênero, orientação sexual, etnia, cultura, religião, deficiência etc. O importante é você gostar de desafios, trabalhar bem em equipe, vivenciar nossa cultura e nossa missão de transformar e democratizar os serviços bancários e de pagamentos no Brasil.

 

#VemProPags

 

Responsibilities and assignments

Requisitos


  • Conhecimentos em SQL;
  • Conhecimentos em implementações de API RESTful;
  • Conhecimentos em linguagem de programação Python;
  • Conhecimentos em sistema de controles de versões (Ex.: Git);
  • Conhecimentos em sistemas de mensageria (Ex.: Kafka, RabbitMQ);
  • Conhecimentos em virtualização via contêineres (Ex.: Docker, Kubernetes);
  • Conhecimentos em modelagem de dados em bancos relacionais e não-relacionais;
  • Conhecimentos em infraestrutura como código (Ex.: Terraform);
  • Conhecimentos em ferramentas e metodologias de MLOps (EX.: MLFlow, Kubeflow, Airflow, Amazon Sagemaker);
  • Conhecimentos em integração e entrega contínua para versionamento e implantação de aplicações (Ex.: Jenkins, Github Actions);
  • Experiência em ciclo de vida desenvolvimento modelos de Machine Learning (Ex.: CRISP-DM, MLDLC);
  • Experiência em Cloud Computing (Ex.: AWS).

Requirements and qualifications

Desejável


  • Conhecimentos em processamento distribuído (Ex.: Spark, Flink);
  • Conhecimento em Large Languade Models (LLMs);
  • Formação acadêmica em Engenharia, Matemática, Física ou Computação;
  • Pós-graduação (Ex.: Mestrado, MBA, Especialização) é um diferencial;
  • Sentimento de dono;
  • Boa comunicação interpessoal.
  • Conhecimento na ferramenta KEDRO.
  • Experiência na implementação de soluções com dados para feature store serão diferenciais.
  • Vivência com métodos ágeis de desenvolvimento: XP (principalmente com práticas de pair programming e TDD), Scrum e Kanban ou variações Lean.
  • Conhecimento com soluções de observabilidade como New Relic, Pagmon e Splunk.
  • Conhecimento em ferramentas de mensageria como Kafka. 

 

Principais atividades


  • Projetar, desenvolver, testar, manter e monitorar sistemas desde sua concepção até produção;
  • Construir esteiras para treinamento, construção, implantação e monitoramento de produtos de Machine Learning;
  • Auxiliar times de engenharia, fornecendo orientações, ferramentas e componentes;
  • Dar suporte ao dia-a-dia dos times de Ciências de Dados;
  • Co-criar uma cultura de Engenharia de Machine Learning.
  • Construção de serviços, microsserviços e produtos que atendam às necessidades dos times de ciência de dados da organização, tanto do ponto de vista da engenharia mlops quanto de integração com uma plataforma de MLOps.
  • Avaliar novas tecnologias e frameworks de mercado para melhoria contínua de produtos e processos, realizando provas de conceito.

Process stages

  1. Step 1: Registration
  2. Step 2: Triagem
  3. Step 3: Teste
  4. Step 4: Entrevista RH
  5. Step 5: Entrevista Gestor
  6. Step 6: Finalistas
  7. Step 7: Hiring

SOBRE NÓS

Nascemos em 2006 para revolucionar o mercado de meios de pagamento e democratizar o acesso aos serviços financeiros.


Foi com a gente que os consumidores passaram a comprar e vender – dentro e fora da internet – de forma rápida, simples e segura. Fizemos história lançando a 1ª maquininha de cartão sem aluguel, possibilitando as pessoas venderem mais e em qualquer lugar 💳.


Em 2019 expandimos e criamos o nosso banco digital, reforçando a nossa crença no potencial transformador da tecnologia.


Hoje somos um dos maiores bancos digitais do país e uma das fintechs mais rentáveis do segmento, resultado do trabalho de um time de mais de 7 mil profissionais.

 

Aqui no Pags, a pesquisa e a inovação fazem parte do nosso DNA. Compartilhamos experiências com profissionais talentosos e criativos em um ambiente colaborativo, onde o aprendizado é garantido.

 

Quer fazer parte dessa história? Confira nossas vagas e #VemProPags, o banco completo.

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