Bjak

20 de out. de 2026

Engenheiro de Machine Learning, Ranking & Retrieval

RemotoPortugal

Portugal

Python

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre

Existem mais de 5 bilhão de usuários utilizando aplicativos básicos hoje, como e-mail, notas, tarefas e calendário, que não são nativos em IA. Nossa missão é criar aplicativos proativos para qualquer pessoa no mundo, que não esteja acostumada com prompts complexos. Nosso objetivo é trazer inteligência para conversas, tarefas, organização e fluxos de trabalho, com o mínimo ou nenhum uso de prompts.

Nosso primeiro aplicativo é uma ferramenta de comunicação móvel focada em agentes. Acreditamos que criar aplicativos que os usuários utilizam diariamente para comunicação, coordenação e colaboração ajudará a integrar a IA em suas vidas. O efeito líquido é eliminar a desinformação, reduzir custos de coordenação e permitir tarefas e colaboração de alta qualidade em escala, com o mínimo ou pouco uso de prompts.

Como Trabalhamos

Os melhores produtos do mundo são construídos por equipes pequenas e de classe mundial. Somos uma equipe prática e com alta densidade de talentos. Tomamos decisões coletivamente e agimos rapidamente, equilibrando trabalho de alta qualidade com aprendizado contínuo.

Juntar-se à nossa equipe exige a capacidade de trazer estrutura, exercer julgamento e executar de forma independente. Nosso objetivo é colocar um produto verdadeiramente mágico nas mãos de nossos usuários.

O Papel

Construir e aprimorar sistemas de ML que impulsionam nossos aplicativos nativos em IA.

Trabalhar com classificação, recuperação, ranking, personalização e avaliação, assumindo a responsabilidade desde o desenvolvimento do modelo até a implementação em produção.

Esta vaga é para engenheiros que gostam de resolver problemas práticos de ML, melhorar a qualidade dos modelos e entregar sistemas confiáveis usados por usuários reais.

Foco

Construir e aprimorar modelos de ML para classificação, ranking, recuperação e personalização.

Desenvolver classificadores eficientes e otimizar a precisão, acurácia, latência e custo dos modelos.

Melhorar a relevância da busca e a recuperação de contexto usando embeddings, busca híbrida e reranking.

Construir modelos de personalização que aprendem com o comportamento do usuário, respeitando a privacidade.

Desenvolver pipelines de avaliação, conjuntos de dados rotulados e métricas para medir a qualidade do modelo.

Realizar fine-tuning e adaptar modelos existentes quando houver dados suficientes.

Construir e manter pipelines de treinamento, inferência e implementação de ML.

Depurar problemas em produção, monitorar o desempenho dos modelos e implementar melhorias com base no feedback do mundo real.

Stack Tecnológica

Python

PyTorch / JAX

Embeddings, busca vetorial e modelos de ranking

Sistemas de ML em produção e pipelines de inferência

Resultados

Modelos de ML em produção que atendem às metas esperadas de acurácia, relevância, latência e confiabilidade.

Melhorias em classificação e ranking que entregam ganhos mensuráveis na qualidade do modelo.

Pipelines de avaliação que identificam regressões e suportam lançamentos de modelos confiáveis.

Pipelines de treinamento, inferência e dados robustos, reproduzíveis e sustentáveis.

Melhorias nos modelos impulsionadas por feedback do mundo real e resultados mensuráveis.

Colaboração eficaz com equipes de engenharia e produto para entregar funcionalidades confiáveis baseadas em ML.

Processo de Entrevista

Se houver compatibilidade, entraremos em contato para agendar 3, mas não mais que 4 entrevistas.

As candidaturas são avaliadas pelos membros da nossa equipe técnica. As entrevistas serão realizadas virtualmente e/ou presencialmente.

Valorizamos a transparência e a eficiência, portanto, espere uma decisão rápida. Se você demonstrou as habilidades excepcionais e a mentalidade que buscamos, faremos uma proposta para se juntar a nós.

Experiência Ideal

Base sólida em machine learning e arquiteturas neurais modernas.

Experiência prática na construção e implementação de modelos de ML em produção.

Experiência em classificação, ranking, recuperação, sistemas de recomendação ou personalização.

Compreensão de avaliação de modelos, experimentação e métricas de desempenho.

Conforto ao escrever código com qualidade de produção e trabalhar com conjuntos de dados do mundo real.

Capacidade de equilibrar qualidade do modelo, latência, custo e confiabilidade.

Forte senso de propriedade e habilidades de resolução de problemas.

Idiomas

Engenheiro de Machine Learning, Ranking & Retrieval

Sobre

Como Trabalhamos

O Papel

Foco

Stack Tecnológica

Resultados

Processo de Entrevista

Experiência Ideal

Seu próximo empregojá está te procurando.

Mais oportunidades com um só perfil

Continue explorando

IT Intern | Natixis Trainee Program 2027 S1

Estagiário de TI | Programa de Trainee Natixis 2027 S1

Consultor Sênior de Serviços Profissionais