Brasil
C6 Bank
Bunge
Ingeniero/a Principal de Machine Learning
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonGCPDockerKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
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Ciudad : Sao Paulo
Estado : São Paulo (BR-SP)
País : Brasil (BR)
Número de Requisición : 43238
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Descripción general
Bunge tiene una oportunidad emocionante disponible para
Ingeniero/a Principal de Machine Learning.
En este puesto, formarás parte de un equipo global que trabaja en proyectos desafiantes y significativos que impactan las actividades comerciales principales.
Desde 1818, Bunge ha estado conectando agricultores con consumidores para suministrar alimentos, piensos y combustibles esenciales al mundo. Mirando hacia el futuro, nuestra ambición es reinventarnos continuamente, aprovechando los datos para estar a la vanguardia de la analítica, la tecnología y el talento para lograr nuestro propósito de una manera mejor, más rápida y más simple.
Bunge está comprometido/a a operar y prosperar en el mundo digital, creando equipos ágiles de clase mundial donde los compañeros de equipo son empoderados y alentados a colaborar, probar y aprender para tener éxito.
En Bunge, las personas no solo vienen a trabajar, vienen a crecer, resolviendo desafíos que impactan directamente al mundo con un equipo diverso de pensadores y hacedores.
Lo más importante es que, en todo lo que hacemos, vivimos nuestros valores:
- Actuar como un solo equipo fomentando la inclusión, la colaboración y el respeto
- Impulsar la excelencia siendo ágiles, innovadores y eficientes
- Hacer lo correcto actuando de manera segura, ética y sostenible
Buscamos Ingenieros/as de Machine Learning (GCP) (MLE). Con una sólida experiencia en la implementación de soluciones de machine learning en producción utilizando herramientas/algoritmos y metodologías de última generación, siguiendo DevOps y un proceso de desarrollo impulsado por pruebas. Los MLE trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos y los ingenieros de datos, guiándolos para centrarse no solo en el rendimiento del modelo y la canalización, sino también en la estabilidad, reproducibilidad y escalabilidad de la entrega de un producto de software.
Cada día, nuestra gente ejemplifica estos valores, que representan el núcleo de Bunge:
- Somos un solo equipo: Colaborativos, Respetuosos, Inclusivos
- Lideramos el camino: Ágiles, Empoderados, Innovadores
- Hacemos lo correcto: Seguridad, Sostenibilidad, Con Integridad
Si esto suena como tú, ¡únete a nosotros! Valoramos e invertimos en personas que creen en nuestro propósito y están entusiasmadas por vivirlo cada día, personas que son
#ProudtoBeBunge
Bunge ofrece un sólido paquete de compensación y beneficios, un generoso programa de tiempo libre remunerado, arreglos de trabajo flexibles y oportunidades de progreso.
Nuestro entorno de trabajo híbrido proporciona un equilibrio entre el trabajo en la oficina y el trabajo remoto.
Funciones esenciales
- Colaborar con los científicos de datos para probar y escalar nuevos algoritmos a través de pilotos y luego industrializar las soluciones a escala.
- Influir, construir y mantener la infraestructura de datos a gran escala necesaria para los proyectos de IA, e integrarla con la infraestructura/servicios de TI externos para proporcionar una solución e2e
- Aprovechar la comprensión de la arquitectura de software y los patrones de diseño de software para escribir código escalable, mantenible, bien diseñado y preparado para el futuro.
- Diseñar, desarrollar y mantener el marco para la canalización analítica.
- Desarrollar componentes comunes para abordar puntos débiles en proyectos de machine learning, como la gestión del ciclo de vida del modelo, el almacén de características y la evaluación de la calidad de los datos.
- Proporcionar información y ayudar a implementar marcos y herramientas para mejorar la calidad de los datos.
- Trabajar en equipos ágiles multifuncionales de ingenieros de software/machine learning altamente cualificados, científicos de datos, diseñadores, gerentes de producto y otros para construir el ecosistema de IA dentro del Grupo.
- Entregar a tiempo, demostrando un fuerte compromiso para cumplir la misión del equipo y el backlog acordado.
- Unirse a nuestros equipos de Desarrollo de Software, Ciencia de Datos y DevOps para comprender sus requisitos y construir soluciones automatizadas bien arquitecturadas, como CI/CD, canalizaciones de datos o infraestructura de implementación utilizando la Plataforma Google Cloud.
Cualificaciones
- Título de grado, o combinación de años de experiencia y educación, en informática, tecnología de la información o un campo relacionado (o experiencia laboral equivalente).
- Al menos 5 años de experiencia demostrada y práctica como ingeniero/a de DevOps con los principales servicios en la nube pública, con preferencia a los servicios de GCP, incluyendo, entre otros, Compute Engine, GKE, Big Query, Cloud Run y Cloud Composer. Puntos extra si ha obtenido certificaciones profesionales de Google Cloud (como Arquitecto, Ingeniero de Datos o DevOps).
- Desempeña un papel importante en el desarrollo de otros juniors, actúa como consultor técnico para los gerentes de producto y es valorado como un activo para cualquier proyecto de ciencia de datos.
- Experto/a en el dominio y asesor/a funcional para las partes interesadas del negocio.
- Capacidad para aplicar las mejores prácticas de desarrollo de software en proyectos de machine learning, incluyendo pruebas unitarias, integración de DevOps, gestión de lanzamientos, desarrollo impulsado por pruebas, etc.
- Capacidad para automatizar el proceso de desarrollo de proyectos de machine learning aprovechando herramientas y tecnología de última generación como contenedores, integración y entrega continuas, herramientas de orquestación.
- Familiaridad con al menos una de las principales soluciones en la nube, preferiblemente GCP. Capacidad para recomendar y seleccionar los servicios adecuados disponibles en la nube para abordar problemas técnicos.
- Buena comprensión y experiencia con principios de diseño de software y patrones de diseño.
- Capacidad para transformar modelos de machine learning de prueba de concepto en soluciones escalables.
- Buena comprensión de la metodología Agile y scrum, manteniendo al equipo enfocado en la entrega de valor comercial.
- Automotivado/a con sólidas habilidades de resolución de problemas y aprendizaje.
- Flexibilidad ante los cambios en la dirección del trabajo a medida que el proyecto se desarrolla.
- Cree en una cultura no jerárquica de colaboración, transparencia, seguridad y confianza. Trabaje con un enfoque en la creación de valor, el crecimiento y el servicio a los clientes con total propiedad y responsabilidad.
- Experiencia demostrable con Terraform.
- Haber implementado soluciones de Kubernetes y Docker (o motor de contenedores similar).
- Haber construido soluciones de monitoreo a gran escala con Google Cloud Monitoring u otras herramientas (por ejemplo, Datadog, Sentry, Prometheus, Grafana, SolarWinds).
- Conocimiento de Python y cualquier otro lenguaje de scripting (por ejemplo, Bash). Si tiene experiencia en la creación de productos de Plataforma de Datos y con tecnologías de big data como Spark, es una ventaja.
- Dominio del inglés.
En Bunge (NYSE: BG), nuestro propósito es conectar agricultores con consumidores para suministrar alimentos, piensos y combustibles esenciales al mundo. Como proveedor líder de soluciones agroindustriales, nuestro equipo de ~37,000 empleados dedicados se asocia con agricultores de todo el mundo para trasladar materias primas agrícolas desde donde se cultivan hasta donde se necesitan, de maneras más rápidas, inteligentes y eficientes. Somos un líder mundial en la originación, almacenamiento, distribución de granos, procesamiento y refinación de oleaginosas, ofreciendo una amplia cartera de aceites, grasas y proteínas de origen vegetal. Trabajamos junto a nuestros clientes en ambos extremos de la cadena de valor para ofrecer productos de calidad y desarrollar soluciones personalizadas e innovadoras que aborden las necesidades cambiantes de los consumidores. Con más de 200 años de experiencia y presencia en más de 50 países, estamos comprometidos a fortalecer la seguridad alimentaria mundial, promover la sostenibilidad y ayudar a las comunidades a prosperar donde operamos. Bunge tiene su domicilio social registrado en Ginebra, Suiza, y su sede corporativa en St. Louis, Missouri. Obtenga más información en Bunge.com.
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