Engenheiro de Aprendizagem de Máquina Sénior

Iterable é a plataforma líder em engajamento de clientes alimentada por IA, que ajuda marcas de destaque como Redfin, SeatGeek, Priceline, Calm e Box a criar experiências dinâmicas e individualizadas em grande escala. A nossa plataforma capacita as organizações a ativar dados de clientes, a desenhar interações cross-channel sem costuras e a otimizar o engajamento - tudo com segurança e conformidade em nível empresarial. Hoje, quase 1.200 marcas em mais de 50 países confiam na Iterable para impulsionar o crescimento, aprofundar relações com os clientes e proporcionar experiências agradáveis aos clientes.

O nosso sucesso é impulsionado por pessoas extraordinárias que trazem à vida os nossos valores fundamentais — Ser um Dono, Mentalidade de Crescimento, Agir como um Só, Transparência. Cultivamos uma cultura de inovação, colaboração e inclusão, onde as ideias são valorizadas e os indivíduos são capacitados a realizar o seu melhor trabalho. É por isso que fomos reconhecidos como um dos Melhores Locais de Trabalho da Inc. e Empresas de Crescimento Rápido, e fomos reconhecidos na lista dos Melhores Empregadores para Startups da América, da Forbes em 2022. Notavelmente, a Iterable também foi listada naLista de Empresas que Lançam Carreiras da Wealthfront e tem mantido um ranking entre os 10 primeiros naTop 25 Empresas Onde as Mulheres Querem Trabalhar.

Com uma presença global - incluindo escritórios em São Francisco, Denver, Londres, Sydney e Lisboa, além de colaboradores remotos em todo o mundo - estamos comprometidos em construir um local de trabalho diversificado e inclusivo. Aceitamos candidatos de todas as origens e encorajamos você a se candidatar. Saiba mais sobre a nossa história e missão em nossasCultura e Sobre Nós páginas. Vamos moldar juntos o futuro do engajamento do cliente!

Como Engenheiro de Aprendizagem de Máquina Sénior na Iterable, você irá desenhar e construir os sistemas de aprendizagem de máquina de ponta a ponta que alimentam a inteligência em nosso produto. Como uma plataforma de marketing high-tech, trabalhamos com milhares de clientes empresariais de grande escala e diversos. A escala e a diversidade dessas cargas de trabalho - suportando personalização com profunda customização - apresentam desafios únicos e emocionantes para a aprendizagem de máquina em escala de produção.

Você terá autonomia real: desde pesquisa e experimentação até modelos que funcionam de forma confiável em produção, você será responsável pelos sistemas e modelos por trás dos nossos produtos de ML e ajudará a moldar a direção da IA na Iterable.

Um dos nossos valores fundamentais é uma mentalidade de crescimento, e a Iterable é uma empresa onde todos podem crescer. Se essa função o entusiasma, por favor, candidate-se - valorizamos os candidatos pelas competências que trazem além da descrição do cargo.

O que você fará

• Construir e lançar capacidades principais de produto em ML, incluindo otimização de tempo/frequência de envio, motores de recomendação e personalização de campanhas.
• Possuir todo o ciclo de vida do modelo de ponta a ponta: EDA, engenharia de características, treinamento distribuído, implantação em produção, monitoramento de latência e experimentação online (por exemplo, bandits multi-armados, modelos de ensembles).
• Construir e escalar nossos pipelines de dados e arquiteturas de serviço usando Databricks, Spark, AWS, Ray e Kubernetes.
• Parceria com as equipas de Backend e Plataforma para elevar o serviço de funcionalidades, melhorar a arquitetura geral de dados e estabelecer padrões de engenharia em toda a equipe.
• Mentorar engenheiros da equipe e ajudar a definir a direção técnica para ML na Iterable.

O que procuramos

• 5+ anos de experiência prática em MLE colocando modelos complexos em produção em larga escala.
• Mestrado em Databricks & Spark: Experiência real em construir, otimizar e escalar pipelines de dados em produção usando Databricks.
• Engenharia de Modelos em Nível de Produção: Histórico comprovado de levar arquiteturas de aprendizagem profunda e ensembles desde o treinamento até a otimização e implantação em produção.
• Código de Produção: Fortes habilidades em Python e/ou Scala com ênfase em código de sistema legível, modular e sustentável.
• Experiência em Sistemas & Infraestrutura: Trabalho prático com backends de microserviços, computação distribuída (Ray/Spark) e contêineres (Kubernetes).
• Pragmatismo: Você se preocupa mais com latência de serviço, confiabilidade e impacto mensurável no cliente do que com arquiteturas teóricas inovadoras.

Pontos Bónus:

• Trabalho anterior em sistemas de recomendação em larga escala.
• Experiência em configurar lojas de características ou ferramentas de observação de modelos.
• Exposição a Infraestrutura como Código (Terraform, Pulumi).

Você poderá trabalhar em

• Construir, avaliar e integrar novos modelos que adicionam inteligência ao nosso produto principal.
• Aprimorar modelos que otimizam o tempo e a frequência de campanhas de mensagens enviadas.
• Desenhar pipelines de dados que facilitem a implementação e teste de novos modelos.
• Trabalhar com engenheiros de plataforma para melhorar a nossa arquitetura de serviço de funcionalidades e modelos.
• Comparar e melhorar a nossa implementação de bandit multi-armado.
• Construir ferramentas para visualizar e depurar funcionalidades e modelos.

O que oferecemos

• Salários competitivos e equity significativa
• Seguro de Saúde Privado
• Seguro de Vida/Risco
• Subsídio de Alimentação: 8.55€ por dia
• Dias de Comunidade (dias para darmos algo à comunidade)
• Férias Anuais Pagas (22 dias)
• Conta Global de Reembolso de Estilo de Vida
• Sabatical Pago
• Estação de trabalho completa de laptop

A faixa salarial base para esta posição em Lisboa, Portugal, é de €66.500 – €88.000 por ano (bruto). Esta faixa é fornecida em antecipação aos requisitos da Diretiva de Transparência Salarial da UE (2023/970), que os estados membros da UE estão implementando na legislação nacional, e reflete a compensação esperada no início do emprego para esta função. A oferta final será determinada com base na sua experiência, qualificações e desempenho ao longo do processo de seleção, assegurando também a conformidade com os nossos princípios de equidade interna.