Part-Time ML Engineer – Remote in Setúbal

Part-Time ML Engineer – Remote in Setúbal

Setúbal Tempo parcial 1600 - 1600 € / mês (est.) Híbrido
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Num relance

  • Tarefas: Desenvolver e implementar algoritmos inovadores em machine learning.
  • Empresa: Flexi Remote Solutions, uma empresa dinâmica em Almada.
  • Benefícios: Salário competitivo de 1600 USD mensais e horários flexíveis.
  • Outras informações: Ambiente colaborativo com oportunidades de crescimento profissional.
  • Porquê este emprego: Trabalhe com dados para impactar produtos e soluções inovadoras.
  • Qualificações: Licenciatura ou mestrado e proficiência em Python.

O salário previsto situa-se entre 1600 - 1600 € por mês.

Flexi Remote Solutions in Almada is seeking a Machine Learning Engineer to develop, implement, and maintain innovative algorithms and models, enhancing products through data-driven insights.

You will design scalable machine learning models and collaborate with cross-functional teams to meet business needs.

A Bachelor's or Master's degree and proficiency in Python are required, with a competitive 1600 USD monthly part-time salary and flexible hours.

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Empregador para Part-Time ML Engineer – Remote in Setúbal: Flexi Remote Solutions

A FlexiRemote Solutions é um excelente empregador que valoriza a criatividade e a liderança na cozinha, oferecendo um ambiente dinâmico em Porto, Portugal. Com oportunidades de crescimento profissional e um forte foco na excelência culinária, os colaboradores são incentivados a desenvolver suas habilidades enquanto trabalham com uma equipe apaixonada por celebrar a gastronomia portuguesa. Junte-se a nós para fazer parte de uma cultura de inovação e qualidade, onde cada prato conta uma história.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Flexi Remote Solutions

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Part-Time ML Engineer – Remote in Setúbal

Engenharia de Machine Learning
Desenvolvimento de Algoritmos
Modelagem de Dados
Python
Colaboração em Equipa Multifuncional
Análise de Dados
Escalabilidade de Modelos