Machine Learning Engineer – Híbrido/Remoto 

Apta para pessoas com deficiência – PCD

Na PX.Center, estamos redefinindo os limites da inovação diária, criando soluções que atendem e superam as necessidades de motoristas, ajudantes e transportadores, simplificando a experiência na logística. 

Benefícios  
~ Contratação CLT/PJ atrativos e acima do mercado;  
~ Gostamos muito de aproveitar talento interno para novas oportunidades;  
~ Possibilidades futuras para São Paulo ou EUA;  
~ Premiações conforme meta e entrega semestral;  
~ Rotina híbrida na sede em Joinville – SC ou remota. 
 ~ Vale Refeição/Alimentação de R$1.000,00 sem desconto em folha;    
~ Plano de saúde Unimed sem mensalidade e com coparticipação só quando usar;     
 ~ Plano odontológico Uniodonto 100% gratuito para você;     
 ~ Gympass/Wellhub para cuidar do corpo e da mente;  
~ Ginástica Laboral para dar aquela alongada na rotina;  
~ Day off;     
~ Apoio Educação;   
~ Convênio com Farmácias Drogaria Catarinense, Preço Popular e Pró Fórmula Manipulação para desconto em folha;  
~ VT ou estacionamento em nosso espaço, como preferir.   
~ Parcerias com os Postos Mime, SESC, ACATE e Ajorpeme (descontos em cinema, cursos, restaurantes, escolas e mais);   
~ Nossa área Relax tem frutas, máquina de café, sinuca e ping pong para aquele momento de descompressão durante o dia. 
 
Buscamos Talentos  
~ Experiência consolidada em Machine Learning, com foco em levar modelos do protótipo à produção. 
~ Domínio de Python para desenvolvimento e pipelines (scikit-learn, pandas, MLflow ou similares). 
~ Experiência com GCP, especialmente Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage. 
~ Sólida vivência com práticas de MLOps (orquestração, CI/CD, versionamento de modelos e dados). 
~ Domínio de conceitos de modelagem (regressão, classificação, aprendizado supervisionado, métricas, validação cruzada, etc).  
~ Forte habilidade em alinhar escolhas técnicas à estratégia do negócio, maximizando impacto e entregas com valor. 
 
Diferencial  
– Experiência com modelos de séries temporais, previsão de demanda, otimização logística ou pricing dinâmico. 
– Noções de arquiteturas de recomendações, LLMs e NLP. 
– Vivência com monitoramento de modelos em produção (drift, accuracy decay, logs). 
– Familiaridade com ferramentas como Feast, Kubeflow, Weights & Biases ou similares. 
 
Desafios  
~ Estruturar pipelines de treinamento, deploy e monitoramento de modelos usando a stack GCP (Vertex AI, Cloud Functions, Cloud Run, etc). 
~ Trabalhar em conjunto com analistas e cientistas de dados na engenharia de features, tratamento de dados e versionamento de experimentos. 
~ Atuar na governança e boas práticas de MLOps, incluindo testes, reprodutibilidade, automação e observabilidade dos modelos. 
~ Definir e aplicar estratégias de deploy (ex: A/B testing, shadow mode, canary) para garantir segurança em produção. 
~ Garantir que os modelos estejam alinhados aos objetivos de negócio e entreguem impacto mensurável. 
~ Colaborar com squads de produto e engenharia para embutir inteligência em nossos sistemas (recomendações, scoring, predições operacionais etc).