Staff ML Engineer

🏢 Hand Talk · all 5 jobs
📍 Brazil
📅 Posted Sep 13, 2026 · via Himalayas
🏷 Staff ML Engineer, ML Infrastructure Engineer, Mlops Engineer, ML Platform Engineer, AI Engineering, Staff Machine Learning Engineer +7 more
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Acelere a pesquisa em Machine Learning (aprendizado de máquina) construindo as bases de engenharia, os fluxos de trabalho e as ferramentas compartilhadas que os pesquisadores precisam para iterar em escala. Inserido na equipe de IA, você trabalhará com pesquisadores e engenheiros para transformar necessidades de pesquisa em constante evolução em capacidades confiáveis e reutilizáveis.

Ao contrário de uma função convencional de MLOps focada na implantação de um único modelo ou recurso bem definido, esta função suporta um conjunto amplo e mutável de fluxos de trabalho de pesquisa em que os modelos e os pipelines de ML são, eles próprios, o produto. O candidato ideal traz uma forte base em engenharia de plataforma, MLOps ou DevOps/infraestrutura; entende o ciclo de vida de ML; e é motivado a ajudar os pesquisadores a resolver problemas ambíguos com mais rapidez.

Trabalhamos todos os dias com gente muito talentosa focada no mesmo propósito: tornar o mundo um lugar mais acessível e justo para todas as pessoas. Valorizamos a colaboratividade e temos um gigante espírito de equipe, mesmo à distância temos muita proximidade com todos e todas. Venha compartilhar conhecimento e impactar a vida de milhares de pessoas no Brasil e em todo o planeta.

Da fusão entre Hand Talk e Sorenson nasceu o ASLT, um hub de inovação, onde contamos com profissionais incríveis trabalhando com tecnologia de ponta para desenvolver e entregar serviços de ponta em tradução de língua de sinais impulsionados por IA, que possibilitem a comunicação bidirecional em tempo real, promovendo oportunidades inclusivas para todos que interagem com a tecnologia!

Então se você quer fazer parte dessa missão de quebrar barreiras de comunicação entre pessoas surdas e ouvintes através da tecnologia no mundo inteiro, trabalhe conosco e conheça mais da Hand Talk by Sorenson!

- Faça parte de um time AAA.

- Temos um excelente clima de trabalho, com o tempero necessário para você viver uma grande experiência :)

- Trabalhe lado a lado com alguns dos empreendedores sociais mais reconhecidos no Brasil e no mundo.

- Tenha o protagonismo na sua carreira em um ambiente com projetos desafiadores.

- Um ambiente altamente desafiador e colaborativo.

- Possibilidade de aprendizado e crescimento acelerado, com oportunidade de implementar projetos que serão cases de sucesso no mundo digital.

Visite nosso blog, canal no Youtube, redes sociais ou dá um Google aí que também vai achar muita coisa bacana sobre a Hand Talk by Sorenson!
Responsabilidades Principais:

- Atuar em parceria com pesquisadores de ML em equipes de IA generativa para identificar gargalos e melhorar a velocidade, escala e confiabilidade da iteração de pesquisa.

- Projetar, construir e manter infraestrutura de pesquisa reutilizável, fluxos de trabalho, modelos, interfaces e automação para experimentação, treinamento, avaliação, processamento de dados e empacotamento de modelos.

- Habilitar experimentos reprodutíveis por meio de ambientes consistentes, gerenciamento de dependências, versionamento de artefatos e modelos, configuração, observabilidade e práticas de CI/CD.

- Dar suporte a cargas de trabalho escaláveis de ML envolvendo grandes conjuntos de dados, clusters de GPU, computação distribuída e múltiplos modelos, serviços e componentes algorítmicos interconectados.

- Entregar recursos pragmáticos de apoio à pesquisa para necessidades imediatas, mantendo-os alinhados com a arquitetura e o roadmap (roteiro) da plataforma central de ML.

- Atuar como ponte técnica entre os pesquisadores e a equipe da plataforma de ML: traduzir os pontos de dor da pesquisa em requisitos claros de plataforma, validar novos recursos e ajudar as equipes de pesquisa a adotar a plataforma compartilhada.

- Colaborar na melhoria do caminho da pesquisa para o produto, tornando os resultados da pesquisa mais fáceis de reproduzir, integrar e testar.

- Contribuir para os padrões e a arquitetura compartilhados de engenharia de ML entre as

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