Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.

?

Pode ser 94. Pode ser 31.

O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.

DOSSIÊ MJ-7010 · ACESSO PARCIAL

Principal Machine Learning Engineer

Bunge · São Paulo, SP

PresencialNão informadoStaff

Esta é 1 de 71.801 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.

Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.

Encontrada semana passada

Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.

A conta que ninguém faz

Você, sozinho, numa noite

~20

vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.

O Monster Jobs, enquanto isso

71.801

vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.

Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.

Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.

RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA

Por que essa nota

Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:

O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

A seu favor

O que do seu histórico pesa a favor aqui.

O que falta

O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.

Liberar meu relatório grátis

1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.

Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (71.801 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.

O que você decide sobre cada vaga

Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.

Descrição da vaga

Cidade : São Paulo, Brasil Estado : São Paulo (BR-SP) País : Brasil (BR) Número da Vaga : 47070

Role Purpose Statement

We are seeking GCP Machine Learning Engineers (MLE). With strong experience on deploy machine learning solutons into production by utilizing state of the art tools/algorithms and methodologies following DevOps and a test-driven development process. MLE work in close collaborations with the data scientists and data engineer guiding them to focus not only on model and pipeline performance but also delivery stability, reproducibility, and scalability of a software product.

Main Accountabilities

Collaborate with Data Scientists to test and scale newalgorithms through pilots and later industrialize thesolutions at scale  

Influence, build and maintain the large-scale datainfrastructure required for the AI projects, andintegratewith external IT infrastructure/service to provide an e2esolution  

Leverage an understanding of software architecture andsoftware design patterns to write scalable, maintainable,well-designed and future-proof code  

Design, develop and maintain the framework foranalytical pipeline  

Develop common components to address pain points inmachine learning project, like model lifecyclemanagement, feature store and data quality evaluation

Provide input and help implement framework and toolsto improve data quality

Work in cross-functional agile teams of highly skilledsoftware/machine learning engineers, data scientists,designers, product managers and others to build the AIecosystem within the Group  

Deliver on time, demonstrating strong commitment todeliver on the team mission and agreed backlog

Join forces with our Software Development, Data Science and DevOps folks to understand their requirements and build well-architected, automated solutions, such as CI/CD, data pipelines or deployment infrastructure using Google Cloud Platform.

Knowledge and Skills

Use knowledge of Bunge’s business, structure and strategy to develop innovative solutions to improve results or eliminate problems.

Build partnerships, appropriately influence to gain commitment, foster talent and coach others to grow in current or future roles..

Drive results through high standards, focus on key priorities, organization, and preparing others for change.

Ability to apply software development best practice into machine learning project, including unit test, DevOpsintegration, release management, test driven development, etc.

Ability to automate development process of machine learning project by leverage state of art tools and technology likecontainer, continuous integration and delivery, orchestration tools

Familiar with at least one of major cloud solutions, preferably GCP. Able to recommend and select right services available incloud to address technical problem

Good understanding and experience with software design principle and design pattern

Good understanding of Agile and scrum methodology, keep team focus on deliver business value

Ability to transform proof of concept machine learning models into scalable solutions

Self-motivated with strong problem-solving and learning skills

Flexibility to change in work direction as the project develops

Believes in a non-hierarchical culture of collaboration, transparency, safety, and trust

Work with a focus on value creation, growth and serving customers with full ownership and accountability.  

Demonstrable Terraform experience

Have implemented Kubernetes and Docker (or similar container engine) solutions

Have built large-scale monitoring solutions with Google Cloud Monitoring or other tools (e.g., Datadog, Sentry, Prometheus, Grafana, SolarWinds).

Knowledge of Python and any other scripting language (e.g., Bash). If you have experience building Data Platform products and with big data technologies like Spark, it is a plus.

Education & Experience

You have a bachelor’s degree, or combination of years of experience and education, in computer science, Information Technology, or a related field (or equivalent work experience).

At least 5 years proven, hands-on DevOps engineer experience with major public cloud services, with preference to GCP services, including but not limited to Compute Engine, GKE, Big Query, Cloud Run and Cloud Composer. Bonus points, if you’ve obtained Google Cloud Professional certifications (like Architect, Data Engineer, or DevOps).

Plays a significant role in developing other juniors, act as a technical consultant to product managers, and valued as an asset to any data science projects.

Domain expert and functional advisor for business stakeholders

Handle most of the day-to-day communications with the product owners.

Leads all internal meetings as well as weekly or fortnightly reports on the team’s progress.

Divide their project into workstreams led by Senior Data Engineers and delegate tasks efficiently. Ensure that the project is well executed and deliverables are completed according to the timeline.

Na Bunge, nosso objetivo é conectar agricultores a consumidores para fornecer alimentos, ingredientes para nutrição animal e combustível essenciais para o mundo. Como uma fornecedora líder de soluções para o agronegócio, nossa equipe de aproximadamente 34.000 colaboradores dedicados atua em parceria com agricultores ao redor do mundo para movimentar commodities agrícolas de onde são produzidas para onde são necessárias — de maneira mais rápida, inteligente e eficiente. Somos uma empresa líder mundial em originação, armazenamento, distribuição, além de processamento e refino de oleaginosas, oferecendo um amplo portfólio de óleos, gorduras e proteínas de origem vegetal. Atuamos lado a lado com nossos clientes em ambas as pontas da cadeia de valor para fornecer produtos de qualidade e desenvolver soluções inovadoras e personalizadas que atendam às necessidades em constante evolução dos consumidores. Com mais de 200 anos de experiência e presença em mais de 50 países, temos o compromisso de fortalecer a segurança alimentar global, promover a sustentabilidade e contribuir para a prosperidade das comunidades onde operamos. A Bunge tem sede registrada em Genebra, Suíça, e sua sede corporativa está localizada em St. Louis, Missouri, EUA. Saiba mais em bunge.com.br.

Diariamente, nossos profissionais incorporam os valores que são a essência da Bunge:

  • SOMOS UM SÓ TIME– Colaborativo, respeitoso e inclusivo
  • LIDERAMOS O CAMINHO – Somos ágeis, Empoderados e inovadores
  • FAZEMOS O QUE É CERTO – Com segurança, de forma sustentável e com integridade

Reconhecemos que nosso sucesso depende da variedade de perspectivas que cada um de nossos colaboradores agrega à Bunge. Estamos empenhados em promover práticas para nutrir uma cultura de pertencimento para todos. Globalmente, apoiamos os Princípios de Empoderamento das Mulheres, de ONU Mulheres. No Brasil, somos associados ao Mover - Movimento pela Equidade Racial, e fomos eleitos pela ferramenta global Disability Index Report® como um dos melhores locais para se trabalhar em relação à inclusão de pessoas com deficiência. Atuamos continuamente em prol de nosso compromisso de deixar um legado positivo em todas as comunidades onde atuamos.

Se você se identifica com esses valores, junte-se a nós! Valorizamos e investimos em pessoas que acreditam em nosso propósito e o vivenciam com entusiasmo a cada dia – pessoas que têm #OrgulhodeSerBunge Show more Show less
Vale a pena me candidatar? Ver minha nota

Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.

Por que criar conta agora

Leva 1 minuto

Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.

Grátis de verdade

Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.

Já tem vaga esperando

71.801 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

Criar conta grátis