Nubank
Se você quer impulsionar produtos de dados e construir soluções de IA de ponta em um ambiente 100% remoto, esta oportunidade é para você. Como Engenheiro de Machine Learning em São Luís, você projetará, treinará e operacionalizará modelos em escala, elevando decisões e experiências para milhões de usuários.
Responsabilidades de impacto e escala
Atue nas frentes técnicas e estratégicas descritas abaixo:
- Modelagem: Desenhar, treinar e validar modelos supervisionados, não supervisionados e deep learning (CNNs, RNNs, Transformers) para casos de risco, personalização e automação, aplicando técnicas de regularização e ensembles.
- MLOps: Projetar e implantar pipelines de MLOps com CI/CD, versionamento de modelos e dados (MLflow, DVC), automação de deployment (canary, blue/green) e integração contínua para produção confiável.
- Infraestrutura: Operar modelos em produção via APIs, batch e streaming; otimizar inferência (GPU/CPU, ONNX, quantização) e gerenciar infraestrutura em nuvem (AWS/GCP/Azure) com containers e Kubernetes.
- Feature Eng.: Projetar e manter pipelines de engenharia de atributos robustos, colaborar com feature stores e data lakes, garantindo reprodutibilidade e eficiência em transformação de dados.
- Experimentação: Planejar e executar experimentos rigorosos (A/B), definir métricas estatísticas, realizar validação cruzada, análise de significância e mitigação de viés e overfitting.
- Observabilidade: Implementar monitoramento e observabilidade de modelos (drift, performance, latência), alertas e playbooks para resposta a incidentes e garantia de qualidade contínua.
Requisitos essenciais
- Python e libs: Sólida experiência em Python e bibliotecas de ciência de dados/ML: pandas, NumPy, scikit-learn e frameworks deep learning como PyTorch ou TensorFlow.
- Modelos em produção: Vivência na arquitetura e operação de modelos em produção (APIs, batch, streaming) e integração com pipelines de dados e serviços.
- Ferramentas MLOps: Experiência prática com ferramentas de MLOps e versionamento (MLflow, Kubeflow, SageMaker, DVC) e construção de CI/CD para modelos.
- Cloud & containers: Conhecimento de provedores de nuvem (AWS, GCP ou Azure) e orquestração com Docker e Kubernetes para deploy e escalabilidade.
- Metodologia: Domínio de experimentação científica: métricas de avaliação, validação cruzada, curvas de aprendizado e estratégias de mitigação de viés/overfitting.
- Dados & SQL: Experiência com SQL, modelagem de dados, integração com data lakes e familiaridade com feature stores é desejável.
- Engenharia SW: Boas práticas de engenharia: git, code review, testes automatizados, documentação e princípios de engenharia de software aplicados a projetos ML.
- Comunicação: Habilidade para comunicar resultados técnicos a times de produto, engenharia e compliance, colaborando na tradução de insights em serviços escaláveis.
O que oferecemos
- Experiência com aprendizado por reforço (RL)
- Trabalho com NLP, LLMs ou modelos fundacionais
- Conhecimento em fairness, explainability e auditoria de modelos (XAI, SHAP, LIME, fairness metrics)
Sobre a Empresa
Nubank é uma empresa de tecnologia em serviços financeiros, orientada a dados, com cultura de autonomia, experimentação e foco em impacto para milhões de clientes.
Dúvidas Frequentes
A vaga é realmente 100% remota?
Sim — a posição é 100% remota. Valorizamos candidatos localizados em São Luís e região, mas consideramos profissionais em todo o Brasil.
Qual o nível da vaga (júnior, pleno, sênior)?
A vaga é direcionada a perfis pleno a sênior com experiência comprovada em modelos em produção e MLOps; avaliamos senioridade pelo impacto e autonomia técnica.
Como é o processo seletivo?
Processo típico: triagem de currículo, entrevista técnica, desafio prático (take-home) e entrevistas finais com produto/gestão. Esperamos transparência e feedback durante as etapas.
Candidate-se enviando CV e portfólio técnico. Se você busca impacto real em produtos de IA e trabalho remoto com autonomia, queremos conhecê-lo.
* O VagasFlix atua apenas na divulgação da vaga da empresa Nubank.
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