A Keyrus acredita na diversidade e na inclusão. Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião. Não permitimos nenhum tipo de discriminação. Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.

Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco. 

Papéis e Responsabilidades:

Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para otimizar o controle de processos físico-químicos em ambiente de produção cervejeira. 

Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e eficientes para alimentar os modelos de Machine Learning. 

Realizar deploy de modelos de Machine Learning on-premises garantindo baixa latência e alta disponibilidade. 

Monitorar o desempenho dos modelos em produção, identificar e corrigir problemas, e implementar melhorias contínuas. 

Colaborar com engenheiros de processo, operadores e outros stakeholders para entender os desafios e oportunidades de otimização. 

Contribuir para a definição da arquitetura e infraestrutura de Machine Learning, incluindo a seleção de ferramentas e tecnologias adequadas. 

Documentar os modelos, pipelines e processos de deploy para garantir a rastreabilidade e a replicabilidade. 

Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de otimização. 

Traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de Machine Learning.

Qualificações Essenciais:

Sólida experiência em ciência de dados e engenharia de Machine Learning. 

Proficiência em Python e R (obrigatórios) e suas bibliotecas de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.). 

Forte habilidade com o deploy de modelos de Machine Learning em ambientes on-premises. 

Conhecimento profundo de técnicas de otimização de modelos para garantir baixa latência e alta eficiência computacional. 

Experiência com a construção e manutenção de pipelines de dados (ETL) utilizando ferramentas como Apache Kafka, Apache Airflow, etc. 

Familiaridade com sistemas de versionamento de código (Git) e ferramentas de CI/CD (Jenkins, GitLab CI, etc.). 

Experiência com o monitoramento de modelos em produção utilizando ferramentas como Prometheus, Grafana, etc. 

Habilidade para simplificar problemas complexos e encontrar soluções com poucas variáveis. 

Capacidade de trabalhar de forma independente e proativa em um ambiente desafiador.

Qualificações Desejáveis:

Experiência com sistemas de controle industrial (PLC, SCADA, DCS). 

Conhecimento em áreas de engenharia mecânica/controle, física ou química. 

Experiência com a otimização de processos industriais. 

Experiência com bancos de dados de séries temporais (TimeScaleDB, InfluxDB).

Conhecimento em arquiteturas de microserviços. 

Experiência com Kubernetes e Docker. 

Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban). 

Experiência prévia no setor de bebidas ou em outras indústrias de processo. 

Capacidade comprovada de identificar e resolver problemas complexos com soluções simples e eficientes. 

Habilidade para comunicar de forma clara e concisa conceitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos. 

Proatividade e iniciativa para buscar novas tecnologias e abordagens para otimizar os processos. 

Forte capacidade analítica e atenção aos detalhes. Conhecimento de estatística e inferência causal

Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.

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