Pessoa Engenheira de Machine Learning Pleno - Data &AI

A Globo é feita de gente que quer fazer diferente, fazer junto, fazer o futuro. Gente espalhada por todo o país (e mundo!) trabalhando com conteúdo, notícias, negócios, tecnologia, tudo isso com brasilidade e talento de sobra.

Canais na TV aberta e por assinatura, produtos digitais como Globoplay, Cartola, G1, Ge, Gshow e outros serviços estão reunidos no mesmo lugar.

Na Globo, o encontro de histórias com tecnologia move um time diverso e apaixonado por inovação.

A gente tem a chance de aproximar os brasileiros, criando novas formas de se conectar com eles.

Aqui, cada um faz a transformação acontecer.

Quer fazer parte dessa transformação também?

#VemPraGlobo ;)

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Do que você precisa:

• Formação superior completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência prática com desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning em ambientes produtivos.
• Conhecimento sólido de Python e bibliotecas do ecossistema de dados e ML (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, entre outras).
• Experiência com SQL para manipulação e análise de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em fundamentos estatísticos, probabilidade e experimentação.
• Experiência com Git e boas práticas de versionamento de código.
• Conhecimento de processos de desenvolvimento de software e qualidade de código.
• Vivência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e algoritmos de Machine Learning.
• Experiência com modelos de recomendação, personalização, ranking ou sistemas de busca.
• Conhecimento em técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
• Conhecimento sobre feature engineering, avaliação de modelos e seleção de métricas.
• Experiência em construção de pipelines de dados e ML.
• Familiaridade com conceitos de MLOps e deploy de modelos.
• Capacidade de interpretar resultados analíticos e comunicar conclusões para públicos técnicos e não técnicos.
• Experiência trabalhando em times ágeis e multidisciplinares.

Conhecimentos que te destacam:

• Experiência específica com sistemas de recomendação em grande escala.
• Experiência com frameworks como TensorFlow, PyTorch
• Vivência com plataformas de MLOps e monitoramento de modelos.
• Conhecimento em arquiteturas de inferência em tempo real (real-time serving).
• Conhecimento em engenharia de dados aplicada a Machine Learning.
• Participação em projetos de experimentação e otimização de indicadores de negócio de grande escala.

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Como será seu dia a dia:

• Desenvolver, evoluir e manter modelos de recomendação, personalização e ranking para diferentes jornadas e produtos.
• Realizar análises exploratórias para identificar oportunidades de melhoria na experiência dos usuários e nos resultados de negócio.
• Projetar, treinar, validar e monitorar modelos de Machine Learning em ambiente produtivo.
• Construir e otimizar pipelines de dados e de treinamento/inferência de modelos.
• Trabalhar em parceria com times de Produto, Engenharia e Negócio para transformar problemas em soluções orientadas a dados.
• Definir métricas de sucesso, acompanhar indicadores de performance dos modelos e propor melhorias contínuas.
• Planejar e executar experimentos (A/B Tests e testes offline), avaliando impactos e gerando recomendações baseadas em evidências.
• Monitorar desempenho, drift e saúde dos modelos em produção.
• Documentar processos, arquiteturas, decisões técnicas e aprendizados obtidos ao longo do desenvolvimento.
• Participar ativamente de discussões técnicas, revisão de código e disseminação de boas práticas dentro do time.