Machine Learning Engineer | Remoto
nstech
Remoto
BR
IA
Score da Vaga
100 pontos
Modelo remoto (+90)
IA (+10)
A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas.
A nstech está estruturando sua área de IA para levar essa escala para dentro dos produtos e da operação: agentes e modelos que resolvem problemas reais de quem move carga, com valor medido. São quatro times — adoção de IA nas áreas de negócio, plataforma de agentes e modelos, IA nos produtos e pesquisa aplicada — num momento em que há muito a construir.
Buscamos uma pessoa Machine Learning Engineer para o time de AI Capabilities, que constrói a plataforma de agentes e modelos da nstech. Seu foco é o caminho que leva um modelo do experimento à produção: treino reprodutível, registro, serving e monitoramento, para que todo modelo da companhia nasça rastreável e continue saudável depois de subir.
Os modelos resolvem problemas de operação logística de verdade — risco em viagem, alerta no monitoramento de carga, frete, documento fiscal — sobre um volume de dado que poucas empresas têm. Quem treina são os cientistas de dados do time de IA nos produtos. Você dá a eles o ferramental e as features compartilhadas, e responde pela parte que decide se um modelo se sustenta fora do notebook: latência, custo de serving, drift e alerta.
Feature calculada uma vez e usada do mesmo jeito em treino e em inferência. Modelo com versão, linhagem e registro de quem aprovou. Monitoramento que avisa antes de o cliente perceber. É esse o padrão que você estabelece.
Por que esta vaga
- Você define o ciclo de vida de modelo da companhia, em vez de herdar um pronto
- Dado proprietário de toda a cadeia de transporte, com casos de uso de alto volume
- Parceria diária com cientistas de dados que têm modelos para levar a escala
- Time sênior e enxuto, com acesso direto à liderança da área
Responsabilidades e atribuições:
- Construir e manter o ferramental de ML da plataforma: feature store, registro de modelos, treino reprodutível e rastreamento de experimentos
- Colocar modelos em produção com serving batch e online, com latência e custo declarados por caso de uso
- Implantar monitoramento de drift de dado e de degradação de performance, com alerta
- Definir o processo de promoção de modelo para produção — documentação, aprovação e linhagem —, de forma que qualquer decisão automatizada possa ser auditada
- Apoiar os cientistas de dados na passagem do experimento para produção, com padrões e exemplos
- Trabalhar com a Diretoria de Dados na integração com o lakehouse e os pipelines de dado
- Contribuir com as decisões de arquitetura da plataforma de IA
Requisitos obrigatórios
- Experiência sólida em engenharia de machine learning, com modelos em produção sob sua responsabilidade
- Python e/ou Node em nível profissional, com prática de teste, revisão e CI/CD
- MLOps ponta a ponta: feature store, registro de modelos, serving e monitoramento
- Serving de modelo em batch e em tempo real, com otimização de latência e custo
- Monitoramento de modelo em produção: drift, degradação e resposta a incidente
- Trabalho com dado em larga escala (Spark ou equivalente)
- Uso crítico e cotidiano de ferramentas de IA no próprio trabalho
Desejáveis
- Databricks em produção, incluindo MLflow e Feature Store
- Containers, orquestração (Kubernetes ou equivalente) e infraestrutura como código
- Orquestração de pipelines (Airflow, Dagster ou equivalente)
- Serving de LLMs e modelos abertos (vLLM, TGI ou equivalentes)
- Kafka ou outra arquitetura de eventos
Diferenciais
- Ambiente com exigência regulatória sobre decisão automatizada (LGPD, explicabilidade)
- Modelos de risco, fraude ou detecção de anomalia em produção
- Logística, transporte ou seguros
- Contribuição open source em ferramental de ML
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Sobre a área de Inteligência Artificial
A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.
As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.
Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.
Conheça Outras Áreas
Entenda melhor o escopo de atuação, habilidades necessárias e ferramentas utilizadas em diferentes áreas de carreira.
Sobre a área de Gestor de Tráfego
O Gestor de Tráfego é o profissional responsável por planejar, executar e otimizar campanhas de mídia paga em diversas plataformas digitais. Com a competitividade do mercado digital, profissionais de tráfego pago são essenciais para gerar leads qualificados e maximizar o retorno sobre investimento em publicidade.
As principais habilidades incluem gestão de campanhas em Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads e TikTok Ads, planejamento de mídia, análise de métricas (ROAS, CPA, CPC, CTR), A/B testing, remarketing e criação de landing pages. Ferramentas como Google Analytics, Google Tag Manager, Hotjar e plataformas de automação são essenciais.
Gestores de tráfego em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam performance marketing, otimização de funil de conversão e estratégias de escala. A área oferece oportunidades desde analista de mídia até diretor de performance, com foco em crescimento, eficiência de verba e retorno sobre investimento.
Sobre a área de Governança de TI
A Governança de TI é a área responsável por garantir que os recursos de tecnologia da informação sejam utilizados de forma estratégica, eficiente e em conformidade com as normas e regulamentações. Profissionais de governança de TI asseguram que a tecnologia suporte os objetivos do negócio de forma segura e confiável.
As principais habilidades incluem gestão de serviços de TI (ITIL), auditoria e compliance de TI, gestão de riscos, continuidade de negócios, recuperação de desastres, métricas e indicadores (SLAs, KPIs), e alinhamento estratégico entre TI e negócio. Frameworks como COBIT, ITIL, ISO 27001 e normas de compliance são essenciais.
Profissionais de Governança de TI em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam ITSM, auditoria de TI e gestão de riscos. A área oferece oportunidades desde analista de governança até CIO/CTO, com foco em eficiência, conformidade, segurança e valor de negócio.
Sobre a área de Gestão de Projetos
A Gestão de Projetos é essencial para garantir que iniciativas estratégicas sejam entregues no prazo, dentro do escopo e com qualidade. Profissionais de PM coordenam equipes, gerenciam riscos e comunicam stakeholders.
As principais metodologias incluem PMBOK, PRINCE2, Scrum e Kanban. Ferramentas como Jira, Asana, Monday e MS Project são amplamente utilizadas no dia a dia.
Certificações como PMP e PgMP são diferenciadores importantes no mercado, com demanda crescente em empresas de tecnologia e consultoria.
Sobre a área de Comunicação
A área de Comunicação é estratégica para construir e manter a imagem institucional de uma empresa. Engloba comunicação corporativa, interna e externa, relações públicas, assessoria de imprensa e gestão de reputação. Profissionais de comunicação são responsáveis por transmitir mensagens consistentes que fortalecem a marca empregadora e o posicionamento no mercado.
As principais habilidades incluem escrita estratégica, planejamento de comunicação, gestão de crise, media relations, produção de conteúdo corporativo, organização de eventos e comunicação digital. Conhecimento de ferramentas como CRMs de comunicação, plataformas de distribuição de release e monitoramento de mídia (Meltwater, Cision) é diferencial.
Comunicadores corporativos em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam change communication, employee engagement e digital communication. A área oferece oportunidades em startups, scale-ups e grandes corporações, com foco em storytelling, cultura organizacional e comunicação de inovação.
Sobre a área de UX
A área de User Experience (UX) Design é focada em otimizar a experiência geral do usuário ao interagir com um produto ou serviço. Profissionais de UX realizam pesquisas com usuários (UX Research), mapeiam jornadas, criam wireframes, realizam testes de usabilidade e definem fluxos de navegação para garantir que o produto seja intuitivo, útil e atenda às necessidades reais dos usuários.
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