Staff Machine Learning Engineer in Lisbon

A Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (AI) estão a revolucionar a forma de fazer negócios em escala global. A sennder é um transitário digital europeu com uma abordagem centrada em dados para resolver problemas, construindo a próxima geração de serviços de cadeia de suprimentos e logística rodoviária.

Estamos à procura de um Staff Machine Learning Engineer para se juntar às nossas equipas centrais de Engenharia de Machine Learning, como parte do departamento sennAI. A missão do departamento é alcançar Logística Rodoviária Automatizada e Orientada por Dados. Somos um grupo grande, diversificado e multidisciplinar de engenheiros de ML&AI, cientistas de dados, engenheiros de backend/frontend e pessoas de produto técnico que são apaixonados pela nova onda de digitalização capacitada por AI que está a mudar o nosso mundo.

O propósito da sennAI é construir tecnologia proprietária que possa automatizar vendas, corretagem e outras atividades relacionadas aos negócios. Essa automação pode permitir um ciclo onde a aquisição de dados e as receitas crescem exponencialmente uma com a outra. O escopo das nossas equipas é criar serviços de análise preditiva de classe mundial, abordando a Engenharia de ML de uma forma holística e de ponta a ponta: desde as melhores práticas em modelagem de ML até a excelência em engenharia em nossa Plataforma MLOps que eleva a experiência do desenvolvedor a um novo nível.

Todos os dias, adquirimos mais de 3 milhões de novos pontos de dados em tempo real sobre a indústria de logística rodoviária na Europa. Esses dados são usados para construir o futuro dos marketplaces de logística, onde a otimização de preços, recomendação de carga para transportadora, busca de carga e otimização de rede acontecem de forma automatizada.

NA FUNÇÃO VAI:

• Definir o novo estado da arte para engenharia de machine learning nos serviços de logística rodoviária.
• Aplicar conceitos de ciência de dados para resolver problemas como otimização de preços, recomendação de carga para transportadora, busca de carga e otimização de rede logística, entre outros.
• Orientar engenheiros juniores a seniores, capacitando-os para entregas de software bem-sucedidas e impactantes.
• Rever roteiros técnicos e entregas entre equipas.
• Projetar e desenvolver ferramentas de monitoramento de saúde e desempenho (MLOps) de pipelines de dados e serviços de machine learning em produção.
• Liderar revisões de design com colegas e partes interessadas para decidir entre as tecnologias disponíveis.
• Ser prático quando necessário, revisar o código desenvolvido por outros desenvolvedores e fornecer feedback para garantir as melhores práticas.
• Liderar o esforço de alinhamento entre equipas sobre identificação e/ou correspondência de dependências técnicas, design arquitetônico entre domínios e tópicos relacionados à Inteligência Artificial.
• Impor os melhores princípios em Design de Sistemas de ML, equilibrando o feedback sobre exploração de dados e aquisição de dados, seguindo a regra 80/20, focando na métrica certa em cada decisão de design e, uma vez que um valor shippable seja criado, ir ao ar, avaliar, aprender e iterar.

O QUE PROCURAMOS:

• Altamente motivado, com excelentes habilidades de comunicação e fortes habilidades interpessoais.
• Mais de 4 anos de experiência em implementar e manter pipelines de dados em produção que alimentam e/ou são alimentados por modelos de machine learning em produção.
• Habilidades de engenharia de software em Python acima da média, incluindo melhores práticas como CI/CD e Git.
• Mais de 2 anos de experiência com configurações modernas de MLOps.
• Grande experiência com filosofias ágeis (ex.: Scrum, Scrumban, Kanban, XP) e ferramentas de gerenciamento de projetos (ex.: JIRA).
• Mentalidade de construção de consenso, foco no quadro geral e capacidade de discordar e comprometer-se para estabelecer uma tendência de ação por padrão.
• Compreensão sólida do ciclo de vida do produto de machine learning e dos componentes comumente associados (MLOps).
• Conhecimento profundo da teoria e experiência na aplicação de Machine Learning.
• Experiência com o seguinte stack de MLOps: BentoML para serviço de modelo, Weights & Biases para plataforma de experimentação, Ray para treinamento de modelo e Flyte para orquestração de fluxos de trabalho de ML.
• Doutorado em Machine Learning e/ou tópicos fundamentais de mineração de dados e/ou aplicações não triviais de fundamentos de ML/DM.
• Histórico acadêmico de alto nível em conferências relacionadas a ML.

O QUE PODE ESPERAR:

• Crescimento rápido em uma startup com uma equipe internacional de mais de 1000 pessoas, 74 nacionalidades espalhadas por 11 escritórios europeus.
• Aprendizado e desenvolvimento no trabalho com o apoio de um processo de revisão bi-anual, subsídio para aprendizado, programas de alto potencial, academia de integração da sennder e treinamentos internos.
• Oportunidades para se conectar com colegas através de eventos regulares de equipe e encontros da empresa.
• Modelo de trabalho flexível e remoto, onde você pode mesclar produtividade virtual e colaboração no escritório.
• Pacote de compensação competitivo, incluindo bônus baseado em objetivos, recompensa por indicação e, em alguns casos, plano de opções virtuais.
• Escritórios vibrantes com lanches saudáveis, zonas de foco e áreas sociais para se conectar com seus colegas.
• Valorizamos a humildade e estamos tão interessados no seu caráter quanto nas suas habilidades. Por favor, candidate-se, mesmo que sinta que atende apenas parte dos critérios listados.