Remote ML Data Scientist – Recommender Systems in Lisbon

Remote ML Data Scientist – Recommender Systems in Lisbon

Lisbon Tempo inteiro 121500 - 148500 € / ano (est.) Remoto
A

Num relance

  • Tarefas: Desenvolver pipelines de recomendação e fluxos de trabalho ETL escaláveis.
  • Empresa: Arrise, uma empresa inovadora focada em ciência de dados.
  • Benefícios: Trabalho remoto, flexibilidade e oportunidades de crescimento profissional.
  • Outras informações: Ambiente dinâmico com foco em inovação e colaboração.
  • Porquê este emprego: Trabalhe com tecnologia de ponta e impacte decisões de produtos baseadas em dados.
  • Qualificações: Experiência em engenharia de ML e habilidades em modelagem de dados.

O salário previsto situa-se entre 121500 - 148500 € por ano.

Arrise is seeking an experienced ML Engineer to design end-to-end recommendation pipelines and scalable ETL workflows.

You will develop, evaluate, and improve models for next-item prediction, integrating multi-modal signals and ensuring production-grade reliability.

Join a remote role based in Portugal, with a focus on cloud-based deployment, A/B testing, and data-driven product decisions across large data volumes.

Empregador para Remote ML Data Scientist – Recommender Systems in Lisbon: Arrise

A ARRISE é um excelente empregador que valoriza a inovação e o desenvolvimento contínuo dos seus colaboradores. Com uma cultura de trabalho colaborativa e um ambiente dinâmico, os engenheiros de Machine Learning têm a oportunidade de trabalhar com tecnologias de ponta em um local que promove o crescimento profissional e a troca de conhecimentos. Além disso, a empresa oferece benefícios competitivos e incentiva a formação contínua, tornando-se uma escolha atrativa para quem busca um emprego significativo e gratificante na área de tecnologia.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Arrise

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Remote ML Data Scientist – Recommender Systems in Lisbon

Engenharia de Machine Learning
Desenvolvimento de Pipelines de Recomendação
ETL Escalável
Predição do Próximo Item
Integração de Sinais Multimodais
Confiabilidade em Produção
Implantação em Nuvem