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Data and Analytics | Machine Learning Engineer

Full-time · Remote

No Hurb o time de Machine Learning é responsável por utilizar técnicas e conhecimentos de inteligência artificial, estatística e otimização para transformar dados em informação e aprimorar sistemas, processos ou tomadas de decisão.

Em nossa stack temos ferramentas como BigQuery, Apache Airflow, Apache Beam, Tensor Flow, Pytorch, H2O.ai e diversas outras bibliotecas open-source para o desenvolvimento e deploy de modelos e manipulação de grandes volumes de dados.

Estamos procurando um novo integrante para atuar auxiliando os viajantes do Hurb a terem experiências cada vez mais personalizadas e nossos colaboradores a terem rotinas de trabalho cada vez mais eficientes.

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

  • Utilização de algoritmos de Deep Learning para escolha da melhor imagem dos produtos;
  • Aplicação de técnicas de predição e otimização para melhora no desempenho de campanhas de marketing em ferramentas como Google Ads, Facebook Ads e Trivago;
  • Classificação automática dos chamados recebidos pelo nosso time de suporte para agilizar o atendimento aos clientes;
  • Predição de preço de milhares de voos nacionais e internacionais.

Veja também o vídeo sobre como aplicamos técnicas de clusterização para melhorar nosso desempenho de anúncios.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

  • Proficiência em Python;
  • Bom domínio de SQL;
  • Conhecimento avançado em estatística;
  • Entendimento sobre funcionamento das principais técnicas de Machine Learning para resolução de problemas de clustering, classificação e regressão aplicadas à dados estruturados;
  • Entendimento sobre principais técnicas e métricas de avaliação de hipóteses e modelos de Machine Learning.

Diferenciais:

  • Mestrado e/ou artigos publicados na área de Computação ou Estatística;
  • Experiência profissional prévia com desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning;
  • Interesse em aprender sobre o negócio e boa capacidade de comunicação;
  • Experiência trabalhando com grande volumes de dados;
  • Conhecimento avançado em técnicas de avaliação de séries temporais;
  • Conhecimento em Docker;
  • Bom domínio de um dos seguintes frameworks: Tensor Flow 2.0, Keras ou Pytorch.

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