O Impacto
Você já imaginou ter a oportunidade única de construir uma plataforma de Machine Learning do zero em uma das maiores fintechs do país? Aqui na Neon, nosso desafio não é apenas implementar modelos de dados prontos, mas sim desenhar a infraestrutura e a arquitetura que darão autonomia ponta a ponta aos nossos cientistas de dados. Você trabalhará em sinergia direta com os times de ciência de dados em projetos de altíssimo impacto (como prevenção a fraudes e novos modelos de cobrança), em um ambiente colaborativo. Se você ama engenharia de software e quer ver suas soluções escalarem de verdade no mercado financeiro, este desafio é para você!
Suas Responsabilidades
- Analisar e especificar requisitos funcionais e arquiteturais da plataforma de Machine Learning, garantindo sua escalabilidade e robustez.
- Desenvolver e implantar modelos de ML em produção em larga escala, focando na excelência de design de sistemas.
- Dominar conceitos e frameworks de Infrastructure as Code (IaC) para automação e sustentação do ambiente de ML.
- Colaborar ativamente com os times de Ciência de Dados para integrar novos modelos à plataforma de maneira fluida e automatizada.
- Garantir a disciplina técnica e conformidade regulatória necessárias para o desenvolvimento de modelos em um ambiente altamente regulado (setor financeiro).
Requisitos (O que você precisa ter)
- Sólida experiência em Engenharia de Software (foco no desenvolvimento e design arquitetural de sistemas complexos).
- Domínio avançado da linguagem de programação Python.
- Experiência real com implantação de modelos de Machine Learning em produção e escala (ML Lifecycle / MLOps).
- Conhecimento prático e domínio de frameworks de Infraestrutura como Código (IaC), como Terraform.
Diferenciais (O que te destaca)
- Experiência prévia em liderança técnica de engenheiros de ML.
- Conhecimento e vivência na utilização de Feature Store.
- Histórico profissional no setor financeiro (fintechs ou bancos), lidando com conformidade e governança.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.