A Nmbrs está a recrutar um/a Machine Learning Engineer para integrar a equipa de Payroll em Lisboa, num modelo de trabalho híbrido. A função terá como principal foco o desenvolvimento e colocação em produção de modelos de Machine Learning aplicados a payroll, contribuindo para a evolução da plataforma rumo a um modelo de Self-Driving Payroll.
A oportunidade destina-se a profissionais com formação em Informática, Data Science, Matemática, Engenharia ou área relacionada, experiência em desenvolvimento e deployment de modelos de Machine Learning, Python APIs e práticas de MLOps em Azure. O profissional será o principal especialista de ML da equipa, assumindo responsabilidade end-to-end pelas soluções desenvolvidas.
Responsabilidades:
- Desenvolver modelos orientados a dados para casos de uso como salary benchmarking, predictive analytics e anomaly detection;
- Desenhar e implementar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo regressão, classificação, Random Forest, Gradient Boosting e Neural Networks;
- Transformar dados de payroll em features adequadas ao desenvolvimento de modelos através de ferramentas como Pandas e NumPy;
- Consultar e manipular grandes volumes de dados em SQL Server;
- Desenvolver e manter APIs Python escaláveis, nomeadamente com FastAPI, para disponibilização dos modelos em produção;
- Implementar e manter modelos de Machine Learning em ambientes cloud;
- Monitorizar a performance dos modelos e adaptá-los à evolução dos dados e necessidades do negócio;
- Desenvolver pipelines automatizados para processamento de dados e retraining de modelos;
- Implementar boas práticas de MLOps;
- Criar e manter pipelines de CI/CD em Azure para deployment, monitorização e melhoria contínua dos modelos;
- Assumir de forma autónoma a evolução das soluções de Machine Learning da equipa.
Requisitos:
- Licenciatura em Informática, Data Science, Matemática, Engenharia ou área relacionada;
- Experiência no desenvolvimento e manutenção de APIs Python escaláveis para deployment de modelos, nomeadamente com FastAPI;
- Experiência na implementação de práticas de MLOps;
- Experiência com pipelines de CI/CD para Machine Learning em Azure;
- Capacidade para trabalhar de forma autónoma e assumir responsabilidade end-to-end pelas soluções;
- Fluência em inglês.
Conhecimentos técnicos relevantes:
- Python;
- Pandas e NumPy;
- SQL Server;
- FastAPI;
- Azure;
- CI/CD e MLOps;
- Modelos supervisionados e não supervisionados;
- Regression, Classification, Random Forest, Gradient Boosting e Neural Networks.
Oferta:
- Salário entre 3.000€ e 4.500€ brutos por mês, consoante a experiência, excluindo subsídio de férias;
- Seguro de saúde;
- Modelo de trabalho híbrido;
- Semana de trabalho de 4 dias em regime full-time;
- Coach pessoal para apoiar o desenvolvimento profissional e pessoal;
- Budget anual para formação;
- Acesso a oportunidades de formação, eventos e redes profissionais através da Visma;
- Possibilidade de realizar um intercâmbio de até 4 meses no escritório de Amesterdão;
- Ambiente de trabalho flexível, ágil e com elevado nível de autonomia;
- Escritório pet-friendly.
Processo de recrutamento:
- Avaliação Equalture através de jogos baseados em neurociência;
- Entrevista cultural online com a equipa de recrutamento;
- Desafio técnico;
- Entrevista técnica com dois elementos da equipa;
- Entrevista final com o Tech Lead.
