Portugal
ambi.
knok
Engenheiro(a) de Machine Learning
RemotoPortugal
Matosinhos, Portugal
Tradução automática. Consulte o original.
Saiba mais sobre a knok
Na knok, ousamos liderar e humanizar a transformação digital da saúde. Imaginamos um mundo onde todos tenham acesso oportuno a cuidados de saúde de qualidade por meio da tecnologia digital, criando uma sociedade mais igualitária. Acreditamos genuinamente nisso, e você pode reconhecer isso em cada pessoa que abraça essa missão.
Através de uma estratégia de Digital Front Door, a knok conecta pacientes, provedores e profissionais de saúde em um só lugar. Nossa plataforma white-label, com foco em API, permite uma experiência de saúde contínua, envolvente e personalizada para todas as condições, por meio de um Patient Journey Engine de ponta.
Com a prática clínica regular como nossa principal fonte de conhecimento, aproveitamos dados prontos para uso para melhorar a automação do atendimento e aumentar a economia financeira. Desde 2015, possibilitamos mais de 2.5 milhão de interações clínicas em mais de 12 países. Nossa plataforma é escalável e pronta para IA, aprimorando o poder do atendimento baseado em dados para oferecer melhores resultados em todas as fases da vida.
Você está pronto(a) para se juntar a nós na revolução da saúde e causar um impacto tangível na vida das pessoas?
Sobre a vaga
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning para integrar nossa equipe e construir, manter e monitorar funcionalidades baseadas em ML que impactam diretamente nossa plataforma e fluxos de trabalho de saúde. Nesta função, você trabalhará em estreita colaboração com as equipes de Engenharia de Dados, Produto e Clínica para conduzir iniciativas desde a experimentação e avaliação até a implantação, monitoramento e melhoria contínua.
Você atuará na interseção entre ciência de dados e engenharia de software, implantando sistemas robustos e escaláveis desenvolvidos a partir de dados de saúde. Esta posição exige fortes habilidades de codificação e design de sistemas, bases sólidas em ML e a capacidade de transformar ideias em funcionalidades prontas para produção.
Se isso faz sentido, continue lendo!
Como Engenheiro(a) de Machine Learning, você irá:
- Contribuir para o design, construção, avaliação, entrega e melhoria do produto por meio do desenvolvimento de IA/ML.
- Trabalhar em conjunto com as equipes de Produto, Dados e Engenharia para implementar funcionalidades baseadas em IA/ML.
- Desenvolver iniciativas em todo o stack de IA (engenharia de prompt, RAG, fine-tuning, fluxos de trabalho agentic), prototipar rapidamente e levar para produção.
- Colaborar com a equipe de Engenharia de Dados para desenvolver os conjuntos de dados necessários para construir e avaliar modelos.
- Ler pesquisas na área de IA em saúde e traduzir avanços de pesquisa em recursos de produto tangíveis.
Sobre você
Para ser considerado(a) para esta vaga, estas são as habilidades que procuramos:
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Matemática, Física ou área relacionada.
- 2+ anos de experiência profissional como engenheiro(a) de ML, pesquisador(a) aplicado(a) ou engenheiro(a) de software com foco em sistemas de ML.
- Experiência em conduzir iniciativas de ML aplicada desde a experimentação inicial e prototipagem até a avaliação, implantação e iteração em produção.
- Fortes bases em machine learning, incluindo IA generativa.
- Experiência na implantação de serviços de ML/IA em ambiente de nuvem.
- Capacidade de comunicar conceitos técnicos a stakeholders não técnicos.
Diferenciais
- Histórico comprovado de construção e implantação de software de nível de produção na área da saúde.
- Experiência com plataformas de treinamento e observabilidade de modelos (por exemplo, Vertex AI, SageMaker, WandB, MLFlow, LangSmith, Langfuse).
- Experiência com bancos de dados vetoriais (por exemplo, ChromaDB, Pinecone).
- Experiência trabalhando com bancos de dados analíticos (BigQuery, Redshift, Snowflake).
Etapas de recrutamento
- Entrevista Pessoal: Uma conversa para te conhecer melhor, explorar seu histórico e motivação, e apresentar a você a knok, nossa cultura e a vaga.
- Entrevista com o Hiring Manager: Uma breve conversa com o Hiring Manager para discutir seu background em ciência de dados, abordagem de pesquisa, experiência técnica e mentalidade de resolução de problemas.
- Estudo de Caso: Um exercício prático projetado para entender como você estrutura um problema, aborda a avaliação de modelos e equilibra pesquisa com prontidão para produção.
- Entrevista Final: Uma conversa com o Hiring Manager e um membro da nossa Equipe de Liderança Sênior, onde você apresentará e discutirá seu estudo de caso, explicará suas decisões técnicas e explorará sua abordagem à colaboração, propriedade e impacto.
Sabemos que ótimos candidatos nem sempre se encaixam em uma lista rígida. Se você não atende a todos os requisitos, mas é apaixonado(a) por IA e saúde, nós o(a) encorajamos fortemente a se candidatar!
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