Atuando em times multidisciplinares com objetivo de alavancar o uso de inteligência artificial em problemas de grande escala, o capítulo de Engenharia de Aprendizado de Máquina tem a missão de tornar o Magalu mais produtivo no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, apoiando-se em engenharia de software, práticas de MLOps e otimização de softwares científicos. Nós atuamos de forma matricial em times multidisciplinares extremamente conectados aos problemas de negócio. O capítulo de Engenharia de Machine Learning trabalha em conjunto com o capítulo de Ciência de Dados e Analytics Engineering para o processamento de grandes volumes de dados e a implementação de modelos de IA em escala de produção. Também somos responsáveis pela plataforma de ML do Magalu, desenvolvendo libs, padrões e a infraestrutura onde todos os modelos são treinados, gerenciados e produtizados.Aqui, você terá oportunidade de aprofundar seus conhecimentos em ML e de se tornar referência.Buscamos pessoas da área de Engenharia de Aprendizado de Máquina para integrar o nosso chapter e nos ajudar a criar soluções baseadas em dados para diversas áreas do Magalu.Conhecimentos e habilidades necessáriosExcelente habilidade em programação em Python;Conhecimentos sobre conteinerização em Docker;Ótimo conhecimentos de KubernetesConhecimento de computação na nuvem; storage, mensageria, computação sob demanda, data warehousing (preferencialmente no GCP);Conhecimento sobre a criação e execução de testes unitários (pytest);Conhecimento sobre o processo de criação de soluções de Ciência de Dados e ciclo de vida de modelos de Machine Learning (MLOps);Habilidade de se comunicar com pessoas do time de negócios e das demais áreas de engenharia/ciência de dados;Conhecimento de CI/CDInglês avançadoConhecimentos e habilidades diferenciaisConhecimento de Dask/PySparkConhecimentos sobre job scheduler e sistemas de orquestração (Airflow);Conhecimento de KubeflowConhecimentos de LLMs, IA Generativa e engenharia de PromptConhecimentos de Word Embeddings, TransformersConhecimento em Hugging face e modelos pré-treinadosComo será o seu dia a diaComo pessoa da área de Engenharia de Aprendizado de Máquina, você poderá:Definir a arquitetura de soluções de ML reprodutíveis, escaláveis e monitoradas para o ambiente de produção, garantindo boas práticas de arquitetura de sistemas;Auxiliar os outros times nas etapas de Feature Selection e Feature Engineering em pipelines de execução recorrente seguindo boas práticas de Engenharia de Dados;Encapsular modelos de ML na forma de códigos estruturados para treinamento recorrente seguindo boas práticas de MLOps;Expor modelos de machine learning de forma escalável e com alta disponibilidade para uso em ambiente de produção seguindo boas práticas de MLOps;Estruturar a comunicação entre modelos de ML em produção e Feature Stores com alta disponibilidade frente a uma forte atualização dos dados;Gerenciar o ciclo de vida dos modelos de machine learning para acompanhamento de parâmetros, métricas e artefatos garantindo boas práticas de Ciência de Dados.Criar novas bibliotecas e serviços para aprimorar nossos processos, reduzindo custos e tempo de entregaComo é o ambiente de trabalho?No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano. Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.
