ML Engineer in Healthcare

O AI Studio da Amgen é um motor empresarial que transforma desafios de negócios de alto valor em produtos de IA escaláveis. A equipe colabora com partes interessadas para identificar oportunidades, desenvolver casos de uso acionáveis e entregar produtos de IA responsáveis ao longo de todo o ciclo de vida.

Responsabilidades:

• Definir limites de componentes, uso pretendido, critérios de aceitação, requisitos não funcionais, consequências de decisões, expectativas de suporte e estimativas técnicas com parceiros de produto e arquitetura;
• Projetar e implementar componentes de Python, SQL, API, dados, modelos, recuperação, ferramentas-agente e fluxo de trabalho que sejam mantíveis, com contratos claros, configuração, testes, tratamento de erros e documentação;
• Aplicar EDA, engenharia de características, métodos supervisionados ou não supervisionados, linhas de base, validação cruzada, prevenção de vazamentos, calibração, subgrupos, limiares, explicabilidade e análise de erros quando relevante;
• Construir componentes GenAI, NLP, RAG e agentes limitados usando saída estruturada, embeddings, busca híbrida, reclassificação, proveniência, citações, permissões, aprovações, tentativas e comportamento de falha recuperável;
• Engenharia de pipelines de dados em lote ou orientados a eventos, documentos, características, embeddings, rótulos e avaliação com validação de esquema, linhagem, proveniência, controle de acesso e verificações de consistência;
• Definir avaliação representativa para qualidade do modelo, incerteza, recuperação, fundamentação, citações, sucesso da tarefa, correção da ferramenta, segurança, latência, custo e impacto no usuário;
• Liberar e suportar componentes usando serviços em nuvem, contêineres, CI/CD, versionamento, monitoramento, reversão, resposta a incidentes e runbooks;
• Liderar o diagnóstico de falhas moderadamente complexas;
• Aplicar segurança, privacidade, IA responsável, validação, auditabilidade, supervisão humana e controles GxP aplicáveis;
• Contribuir com ativos reutilizáveis e orientar engenheiros associados em trabalhos familiares.

Requisitos:

• Mestrado e 4 a 6 anos de experiência em Ciência da Computação, TI ou área relacionada, ou Bacharelado e 6 a 8 anos de experiência, ou Diploma e 9 a 10 anos de experiência;
• Propriedade demonstrada de pelo menos um componente de software, dados, ML, GenAI ou automação em produção;
• Forte proficiência prática em Python e SQL com boas práticas de engenharia de software e testes;
• Capacidade forte em pelo menos uma das áreas de ML clássico, GenAI/RAG/agentes ou engenharia de MLOps/plataforma, com conhecimento prático de áreas adjacentes;
• Resolução independente de problemas e bom julgamento técnico em nível de componente;
• Comunicação clara de suposições, evidências, trade-offs, riscos e implicações de suporte;
• Colaboração forte com SMEs de negócios, produto, arquitetura, software, dados, plataforma, avaliação e parceiros de controle;
• Propriedade, confiabilidade e acompanhamento disciplinado desde o design até o suporte em produção;
• Capacidade de orientar engenheiros juniores e aprender novas ferramentas através de experimentação baseada em evidências.

Diferenciais:

• PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost, PyMC, visão computacional, NLP, GNNs, inferência causal, estimativa de incerteza, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, recuperação híbrida, grafos de conhecimento, RAG gráfico, verificação de evidências, AWS, Bedrock, SageMaker, Databricks, Spark, Kubernetes, infraestrutura como código, MLflow, Airflow, Kubeflow, GitHub Actions, integração estilo MCP, rastreamento de agentes, testes adversariais, fluxos de trabalho duráveis, permissões, revisão humana, BI, automação de processos, saúde, ciências da vida, GxP, sistemas validados ou outros ambientes regulamentados ou de alto impacto.

Escritório localizado no coração de Lisboa, Portugal.