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.
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Entenda melhor o escopo de atuação, habilidades necessárias e ferramentas utilizadas em diferentes áreas de carreira.
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O Content Writer é o profissional responsável por criar conteúdo escrito de qualidade para sites, blogs, redes sociais e outras plataformas digitais. Ele combina habilidades de escrita com estratégia de conteúdo e SEO para atrair, engajar e converter audiências.
As principais habilidades incluem criação de conteúdo para blogs, landing pages, newsletters e redes sociais, pesquisa de palavras-chave, estratégia de conteúdo, calendário editorial e SEO writing. Conhecimento de WordPress, Surfer SEO, Ahrefs e ferramentas de analytics é diferencial.
Content Writers em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que conseguem criar conteúdo técnico acessível, evergreen content e conteúdo que gera tráfego orgânico. A área oferece oportunidades desde content writer júnior até head of content, com foco em qualidade, estratégia e performance de conteúdo.
Sobre a área de Product Manager
O Product Manager (PM) é o profissional responsável por definir a estratégia, visão e roadmap de um produto digital. Ele atua na interseção entre tecnologia, negócios e experiência do usuário (UX), liderando a descoberta (product discovery) e a entrega (delivery) de soluções que resolvem problemas reais de forma viável para a empresa.
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Product Managers desempenham um papel central no crescimento de startups, scale-ups e grandes empresas de tecnologia, tendo oportunidades de evolução para Product Leader, Head de Produto e Chief Product Officer (CPO).
Sobre a área de Branding
Branding é a área responsável por construir, gerenciar e fortalecer a identidade e o valor de uma marca no mercado. Profissionais de branding criam estratégias que definem como a marca é percebida pelo público, desde o logotipo até a experiência completa do cliente.
As principais habilidades incluem estratégia de marca, identidade visual, brand guidelines, posicionamento, naming, brand voice, pesquisa de mercado, brand equity e gestão de marca. Conhecimento de design gráfico (Figma, Illustrator, Photoshop), storytelling e experiência de marca é diferencial.
Profissionais de Branding em empresas de tecnologia são muito valorizados, especialmente aqueles que dominam employer branding, digital branding e conseguem construir marcas fortes e memoráveis em mercados competitivos. A área oferece oportunidades desde designer de marca até diretor de brand, com foco em identidade, diferenciação e valor percebido.
Sobre a área de Publicidade e Propaganda
A área de Publicidade e Propaganda é voltada para o planejamento, criação e veiculação de campanhas de comunicação com o objetivo de promover marcas, produtos, ideias ou serviços. Profissionais do setor atuam em agências de publicidade ou departamentos internos de marketing nas áreas de criação (direção de arte, redação publicitária), planejamento estratégico, atendimento a contas e compra de mídia.
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