4 melhores vagas de python para campinas, sp (Contratando agora!)

Engenheiro de Machine Learning (Pleno/Sênior) – Remoto
M2d Consultoria E Assessoria Em Informática E —Campinas, SP
- Turno de 8 horas
- Home Office
- Espanhol
- Ciência da Computação
- Azure
Candidatura rápida
16 h
Engenheiro de Dados (Pleno/Sênior) - Remoto
M2d Consultoria E Assessoria Em Informática E —Campinas, SP
- Turno de 8 horas
- Home Office
- Espanhol
- Ciência da Computação
- Azure
Candidatura rápida
16 h
ESPECIALISTA EM DEVSECOPS
REVISE COMERCIO LTDA —Campinas, SP
- Azure
- Gestão
- DevOps
16 h
Engenheiro de Projetos (Project Manager)
Stoneridge —Campinas, SP
- Tempo integral
- Inglês
- C++
- Graduação
2 h

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Modelar e implementar o Data Warehouse e o Data Lake em S3. Implementar a Feature Store offline (SQL Server, point-in-time correctness) e online (Redis).
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Engenheiro de Machine Learning (Pleno/Sênior) – Remoto
M2d Consultoria E Assessoria Em Informática E —Campinas, SP
SQL para extração e preparação de dados. Estamos em busca de um(a) Engenheiro de Machine Learning (Pleno/Sênior) - Remoto para integrar nosso time de…
Candidatura rápida
16 h

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Engenheiro de Machine Learning (Pleno/Sênior) – Remoto

M2d Consultoria E Assessoria Em Informática E
Campinas, SP

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Detalhes da vaga

Há 16 horas

Qualificações

Estatística
Espanhol
Ciência da Computação
Azure
Certificação AWS
Inglês
SQL
Docker
Graduação
Machine Learning
Redis
APIs
S3
Data science
Inteligência artificial
Python

Descrição completa da vaga

Estamos em busca de um(a) Engenheiro de Machine Learning (Pleno/Sênior) - Remoto para integrar nosso time de Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Kognit.

Buscamos profissionais apaixonados por inovação e tecnologia, com experiência em Machine Learning, engenharia de dados e MLOps, capazes de desenvolver, implantar e escalar modelos preditivos que gerem valor real para nossos clientes e negócios.

Se você gosta de transformar dados em soluções inteligentes, escaláveis e de alto desempenho, queremos conhecer você.

Principais Responsabilidades:

Desenvolver modelos tabulares de ML para decisões operacionais: classificação de risco (XGBoost), precificação dinâmica (gradient boosting) e otimização combinatória de atribuições (Google OR-Tools).
Operar modelos em shadow mode com validação humana (HITL) antes de qualquer automação.
Construir o pipeline de MLOps: treino no Azure ML, registro no MLflow, deploy de inferência (FastAPI/Docker) na AWS, com promoção por ambiente e rollback.
Definir métricas e backtesting com point-in-time correctness sobre a Feature Store.
Implementar monitoramento de drift, retreino automatizado e canary/A-B deployment via CI/CD.
Servir modelos por APIs de inferência de baixa latência (features online em Redis), com contratos OpenAPI.

Requisitos:

Formação superior em Ciência de Dados, Ciência da Computação, Estatística, Engenharia, Matemática, Economia ou áreas correlatas.
Inglês ou espanhol (cliente internacional).
Python sólido para ML em produção (não só notebooks).
Modelos tabulares com gradient boosting (XGBoost ou similar) — classificação com classes desbalanceadas, calibração de probabilidade, regressão.
Avaliação de modelos e backtesting: AUC/Recall/precision, MAPE/MAE/RMSE, validação temporal e point-in-time correctness.
MLOps: versionamento e registro de modelos (MLflow ou equivalente), pipelines de treino/deploy em CI/CD, promoção por ambiente e rollback.
Serving de modelos via API (FastAPI ou equivalente) em containers Docker.
SQL para extração e preparação de dados.

Diferenciais:

Azure ML e Azure Pipelines; AWS (ECS/EC2, S3, RDS) — ambiente híbrido AWS×Azure.
Feature Store offline/online (Redis para features de tempo real).
Monitoramento de drift (Evidently AI ou similar) e canary/A-B deployment.
Otimização combinatória (Google OR-Tools) e sistemas de ranking/recomendação (Matrix Factorization, Learning-to-Rank).
ONNX Runtime / TorchScript para otimização de inferência.
Experiência em contexto regulado: auditabilidade, lineage, retenção de logs de predição (LGPD).

Benefícios:

- Prestador de serviços - PJ (Buscamos parceiros a longo prazo).

Trabalho Remoto.
Carga horária 8 horas por dia (168 mensal).
Banco de horas com fechamento a cada quadrimestre (Pagamento das horas positivas).
Remuneração variável após 4 meses de contrato.
Cartão Flexível: oferecemos um valor de alimentação de R$ 700,00 por mês (no cartão Flash).
Folga remunerada: 7 dias corridos a partir de 1 ano de contrato; 15 dias a partir de 2 anos; 21 dias entre 5 e 7 anos; e 30 dias a partir de 8 anos de contrato.
Sexta presente (1 dia de folga do Mês do aniversário).
Parceria com Wellhub.
Parceria com Open English.
Parceria com FIAP.
Parceria com clínicas e serviços de psicologia.

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https://www.kognit.com.br/

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