Job description
Sobre a missão

Estamos em busca de um(a) Senior Data & Machine Learning Engineer para liderar a construção de soluções de dados e machine learning em produção, habilitadas por IA. Você será responsável por desenhar e implementar pipelines de dados modernos, serviços de backend e fluxos de ML que sustentam produtos diversos no setor de bens de consumo.

Suas responsabilidades
Desenhar, construir e manter pipelines de dados modernos (PySpark/Databricks/SQL) sobre múltiplos datasets financeiros e operacionais, garantindo qualidade, performance e escalabilidade.
Desenvolver serviços de backend e APIs em Python (preferencialmente com FastAPI) para suportar casos de uso de pricing, revenue management e logística.
Projetar, treinar e colocar em produção modelos de ML (incluindo deep learning) para roteirização, inventário, previsão de demanda e otimização de rede.
Construir DAGs de execução para automatizar fluxos de trabalho manuais, incluindo aqueles que incorporam componentes de GenAI.
Estabelecer práticas robustas de testes (incluindo para componentes de IA/ML) para garantir confiabilidade, qualidade e observabilidade de ponta a ponta.
Implementar e evoluir a observabilidade end‑to‑end: logging, tracing, monitoramento, alertas e relatórios para sistemas de dados e ML.
Colaborar de perto com times de produto, dados, finanças e operações, traduzindo requisitos de negócio em soluções técnicas escaláveis e sustentáveis.
Conduzir experimentação e governança de modelos (versionamento, A/B testing, acompanhamento de performance) e comunicar trade‑offs para públicos técnicos e não técnicos.
Requisitos do perfil

Obrigatórios

Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para avaliar trade‑offs entre diferentes tecnologias e arquiteturas.

Experiência sólida com:
PySpark, Databricks e SQL para engenharia de dados.
Python e frameworks modernos de backend (FastAPI desejável).
Bancos de dados relacionais: modelagem de dados, desenho de esquemas e otimização de queries.
Sistemas distribuídos, arquitetura de sistemas e observabilidade/tracing.

Experiência prática com machine learning, incluindo redes neurais, utilizando TensorFlow ou PyTorch.
Boas práticas de engenharia de software: code review, feature branching, CI/CD, testes automatizados e suporte a sistemas em produção.
Vivência com ferramentas de observabilidade/monitoramento de ML (por exemplo, MLflow, Datadog, dashboards em Databricks).

Diferenciais (Nice to Have)

Experiência com engenharia de software orientada a eventos e mensageria (Apache Kafka, Azure Service Bus).
Familiaridade com containerização e orquestração (Docker, Kubernetes).
Experiência em ambientes de nuvem, idealmente Azure (incluindo o stack de Azure ML).
Experiência com GenAI e ferramentas de orquestração (LangGraph, APIs da OpenAI, etc.).
Exposição prévia à construção de DAGs de execução e orquestração de workflows para pipelines de IA/ML.

A Amaris Consulting se orgulha de ser um local de trabalho com igualdade de oportunidades. Estamos comprometidos em promover a diversidade dentro da força de trabalho e criar um ambiente de trabalho inclusivo. Para este fim, acolhemos candidaturas de todos os candidatos qualificados independentemente do sexo, orientação sexual, raça, etnia, crenças, idade, estado civil, deficiência ou outras características.

Who are we?

A Amaris Consulting é uma empresa de consultoria tecnológica independente que fornece orientação e soluções às empresas.
Com mais de 1000 clientes em todo o mundo, temos vindo a implementar soluções em grandes projetos, há mais de uma década – isso é possível através de uma equipa internacional de 7,600 pessoas espalhadas por 5 continentes e em mais de 60 países. As nossas soluções focam-se em quatro linhas de negócio diferentes: Sistemas de Informação & Digital, Telecomunicações, Ciências da Vida e Engenharia.
Estamos focados em construir e nutrir uma comunidade de talentos de topo onde todos os membros da nossa equipa possam alcançar todo o seu potencial.
A Amaris é a sua “stepping stone” para atravessar rios de mudança, enfrentar desafios e alcançar todos os seus projetos com sucesso.