Machine Learning Officer - Senior in Lisbon

Inetum é um líder europeu em serviços digitais. A equipa da Inetum, composta por 28.000 consultores e especialistas, esforça-se todos os dias para causar um impacto digital nos negócios, entidades do setor público e na sociedade. As soluções da Inetum visam contribuir para o desempenho e inovação dos seus clientes, bem como para o bem comum. Presente em 19 países com uma densa rede de locais, a Inetum colabora com grandes editores de software para enfrentar os desafios da transformação digital com proximidade e flexibilidade.

Descrição do trabalho:

• Desenvolver o Ciclo de Vida do Produto de Ponta a Ponta: Desenvolver soluções de Aprendizagem de Máquina (ML) e Inteligência Artificial (AI), ou seja, coletar e rotular dados, configurar e treinar modelos, testar e avaliar resultados.
• Desenvolver, modificar e apoiar aplicações internas, trabalhando em estreita colaboração com os cientistas de dados e desenvolvedores da equipa AC.
• Trabalhar em estreita colaboração com os clientes durante todas as fases do ciclo de vida da aplicação.
• Projetar as abordagens mais adequadas para resolver os problemas identificados dentro do quadro da empresa.
• Implementar e auxiliar na implementação e manutenção de modelos e software: Seguir as melhores práticas da indústria para implementar e escalar as soluções desenvolvidas em software de produção.
• Apoiar as equipas operacionais com a implementação, monitorização e manutenção das soluções desenvolvidas.
• Contribuir para disseminar uma cultura de soluções orientadas por dados dentro da CIB.
• Manter uma forte vigilância de mercado sobre os últimos desenvolvimentos em metodologias, tecnologias e ferramentas.

Tarefas principais:

• Desenvolver o Ciclo de Vida do Produto de Ponta a Ponta.
• Implementar e auxiliar na implementação e manutenção de modelos e software.

Habilidades Técnicas:

• Capacidade de explicar os resultados de um modelo e os diferentes elementos que o impactam.
• Habilidades de análise estatística e quantitativa (por exemplo, modelos de aprendizagem de máquina, modelos estatísticos, estatísticas bayesianas, teoria da probabilidade, análise de séries temporais).
• Conhecimento de pelo menos uma pilha de desenvolvimento de ML (por exemplo, scikit-learn, keras, ...).
• Conhecimento de técnicas de NLP.
• Fluência em inglês; francês e português são um plus.
• Habilidades de programação eficazes (por exemplo, Python, R, Java, Go) e conhecimento algorítmico.
• Conhecimento de bancos de dados e ferramentas associadas (SQL e No SQL).
• Familiaridade com ferramentas de integração contínua (preferencialmente Jenkins, Git).
• Conhecimento de arquiteturas e frameworks de deep learning (por exemplo, Py Torch, Tensor Flow, ...).

Habilidades Interpessoais:

• Capacidade de pensar de forma abstrata e criativa.
• Excelentes habilidades de comunicação e interpessoais.
• Flexibilidade: capacidade de trabalhar em um ambiente em mudança.

Educação:

• Diploma de Engenharia/mestre de universidade com especialização em matemática, estatística, ciência da computação, ciência de dados ou qualquer área relacionada à engenharia.
• Embora não seja estritamente necessário, um doutorado em ciência de dados, engenharia ou áreas relacionadas é uma vantagem.