Machine Learning Engineer Sr

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
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Sobre a oportunidade

Você é quem conecta o protótipo à produção. Vai desenhar e construir a engenharia de ML do motor de precificação — o serving de inferência, os pipelines de treino e a engenharia de features — para que modelos complexos rodem em tempo real, com baixa latência, sobre Ray. Foca na modelagem e no código de ML; a plataforma e o runtime ficam com o time de MLOps/Plataforma, com quem você trabalha lado a lado.
Seus Desafios

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Serving de inferência — desenhar o pipeline de modelos encadeados sobre Ray Serve — composição de modelos, baixa latência e estratégias de atualização.

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Treino distribuído — construir pipelines de treino (Ray Train/Data), HPO (Ray Tune) e modelos treinados por tenant, com checkpointing resiliente.

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Engenharia de features — definir e materializar features no feature store (Feast/Redis), garantindo consistência entre treino e produção.

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Otimização e RL — implementar e otimizar os componentes de otimização (programação linear) e de RL offline do pipeline de preço.

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Qualidade do modelo — monitorar drift do ponto de vista de modelagem, validar versões e produzir explicabilidade (SHAP) — em parceria com MLOps.

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Liderança técnica — atuar como referência, mentorar e definir, com o time, o que é viável e escalável.

Você faz o handoff com os cientistas de dados, recebe dados dos data engineers e entrega ao time de MLOps/Plataforma para deploy e operação.
Stack & Ferramentas

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ML serving & treino: Ray (Serve, Train, Tune, Data, RLlib)

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Registry & features: MLflow, Feast + Redis

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Otimização: programação linear (Gurobi, HiGHS), RL offline

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Linguagem & runtime: Python; Docker; leitura de Iceberg

O que Buscamos

Essenciais

- Experiência comprovada colocando modelos de ML em produção.

- Python e fundamentos sólidos de Engenharia de Software (APIs, testes, código limpo).

- Serving e otimização de inferência para baixa latência.

- Familiaridade com containers (Docker) e com fluxos de MLOps (registry, deploy).

- Conforto com desenvolvimento assistido por IA (Claude Code).

Diferenciais

- Ecossistema Ray (Serve, Train, Tune, RLlib) — forte diferencial.

- Feature stores (Feast) e serving de baixa latência com Redis em escala.

- Otimização/solvers (Gurobi, HiGHS) ou revenue management em tempo real; RL offline.

- Serving de IA generativa (vLLM, LiteLLM) e arquiteturas multi-tenant.

Informações adicionais

- Trabalho Remoto

- Tempo de Projeto: 6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.

Originally posted on Himalayas