Engenheiro(a) de Machine Learning Senior

**Principais Responsabilidades e Atribuições:** Desenvolver modelos de machine learning clássicos (precificação, previsão de demanda, lead scoring, churn). Aplicar LLMs e agentes de IA em casos de automação, análise de texto e geração de conteúdo. Projetar e manter pipelines de dados em ambiente cloud, garantindo qualidade e governança. Estruturar arquitetura de dados e implementar práticas de MLOps/LLMOps. Criar dashboards e relatórios para apoiar decisões estratégicas. Visão computacional: Avaliar qualidade de fotos enviadas por anfitriões (iluminação, nitidez, enquadramento). Detectar objetos/atributos importantes (quartos, piscina, varanda, etc.). Sugerir melhorias automáticas (ex.: filtros, ajustes de cor, seleção da melhor imagem de capa). **Requisitos e Qualificações Técnicas:** Forte domínio em Python, bibliotecas de ML (Scikit\-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch). Experiência em pipelines de dados (Airflow, Prefect, dbt). Conhecimento em SQL e bancos de dados (relacionais e não\-relacionais). Experiência com LLMs e frameworks de orquestração (LangChain, LangGraph, LlamaIndex). Familiaridade com cloud computing (ex: AWS, GCP, Azure). Vivência em MLOps/LLMOps. Experiência em visão computacional (OpenCV, Detectron2, YOLO, CLIP, Segment Anything ou similares). **Diferenciais Desejáveis:** Experiência em PropTech, TravelTech ou marketplaces. Modelagem de séries temporais e revenue management. Projetos de qualidade de imagem ou classificação de fotos para e\-commerce/imobiliárias. Conhecimento em privacidade e LGPD aplicado a dados visuais. **Soft Skills:** Perfil pró\-ativo e com forte autonomia (vai lá e faz) Capacidade de tomar decisões técnicas aliadas a visão de negócio Perfil empreendedor e que goste de construir; Capacidade de rápido aprendizado e que tenha potencial de crescer **Benefícios:** Cartão Flash (R$ 40/dia) Plano de Saúde SulAmérica (até R$ 500,00 reembolsado pela empresa – após isso o colaborador paga a diferença) TotalPass Convênio SESC **Regime de Contratação:** PJ **Modalidade:** Remoto (o onboarding será presencial) **Etapas do Processo de Seleção** \[Etapa 1]: Entrevista Rehva \[Etapa 2]: Case Técnico \[Etapa 3]: Entrevista com Gestor de Tecnologia \[Etapa 4]: Entrevista CTO \+ RH