Senior Machine Learning Engineer at HVAR

Cargo Senior Machine Learning Engineer
Publicado 31 May 2026
Expirado 30 Jun 2026
Empresa HVAR
Localização Passo Fundo | BR
Tipo de Contrato Full Time

Descrição da Função:

Últimas informações de emprego de HVAR para o cargo de Senior Machine Learning Engineer. If the Senior Machine Learning Engineer vaga em Passo Fundo corresponde às suas qualificações, submeta a sua candidatura ou CV atualizado diretamente através do portal Jobkos.

Tenha em atenção que candidatar-se a um emprego exige o cumprimento de requisitos da empresa. Esperamos que a oportunidade em HVAR para o cargo de Senior Machine Learning Engineer abaixo seja adequada ao seu perfil.

Estamos em busca de uma pessoa Machine Learning Engineer Sênior com forte experiência em Databricks e MLflow para liderar a construção de uma nova Feature Store corporativa, atuando com arquitetura, governança, qualidade e escalabilidade para projetos de Machine Learning.

Modelo de Trabalho: Remoto

Principais Responsabilidades:

  • Desenvolvimento de Framework Core: Desenvolver componentes modulares e reutilizáveis (Writer, Data Quality, Feature Functions) baseados em boas práticas de engenharia de software, evitando os famosos \"Spaghetti Notebooks\";
  • Garantia de Qualidade e Auditoria: Implementar motores de validação de dados (Data Quality) integrados a ferramentas como Great Expectations ou Delta Expectations, criando lógica de \"Gatekeeper\" para bloquear dados inconsistentes;
  • Modelagem e Persistência Histórica: Desenvolver lógicas avançadas de persistência de dados históricos, incluindo SCD Tipo 2 e Tipo 4, garantindo consistência temporal completa (Point-in-Time Correctness via as-of join);
  • Governança e Linhagem: Estruturar o registro de metadados de negócio e técnicos no Unity Catalog (Feature Registry), garantindo consistência semântica e rastreabilidade total integrando com MLflow (FeatureLookup);
  • Orquestração e DevOps de Dados: Configurar e orquestrar pipelines de dados complexos e atômicos no Databricks, gerenciando de forma eficiente ambientes (Dev/Prod) e políticas de versionamento/release;
  • Foco no Usuário (Discovery & UX): Realizar rodadas de alinhamento com Cientistas de Dados para coletar feedbacks, ajustar escopos técnicos e garantir que a usabilidade da Feature Store atenda às reais necessidades do time de negócios;
  • Disseminação de Conhecimento: Liderar a migração de projetos piloto, criar documentações no estilo Self-Service (\"Como criar minha primeira Feature\") e ministrar workshops práticos (Hands-on) para capacitar o time de Ciência de Dados.

Requisitos:

  • Experiência sólida e comprovada atuando como Engenheiro(a) de Dados Sênior ou Engenheiro(a) de Machine Learning;
  • Domínio avançado do ecossistema Databricks (incluindo Unity Catalog, Delta Tables, Databricks Workflows/Empregos);
  • Fortes conhecimentos em frameworks de validação de dados (ex: Great Expectations ou Delta Expectations);
  • Sólida experiência com MLflow para gerenciamento do ciclo de vida de modelos e linhagem de features.(;
  • Experiência prática com estratégias de versionamento de dados e histórico (SCD Tipo 2 / Tipo 4);
  • Proficiência em Python voltado para desenvolvimento de pacotes, classes reutilizáveis e testes unitários independentes;
  • Conhecimento em conceitos de governança de dados (Metadados, Catálogo, Linhagem, Controle de Acesso).

Diferenciais:

  • Experiência prévia na implementação de Feature Stores do zero (ex: Feast, Databricks Feature Store);
  • Familiaridade com taxonomias de transformações complexas (MIT, MDT, ODT);
  • Conhecimento da metodologia/lógica de negócio modular E-A-C-TIM.

Informação da Vaga:

  • Empresa: HVAR
  • Cargo: Senior Machine Learning Engineer
  • Local de Trabalho: Passo Fundo
  • País: BR

Como enviar a sua candidatura:

Após ler e compreender os critérios e requisitos mínimos explicados na informação da vaga Senior Machine Learning Engineer at the office Passo Fundo acima, prepare de imediato os documentos de candidatura, tais como carta de apresentação, CV, cópia do diploma e outros anexos. Envie através do link 'Próxima Página' abaixo.

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