Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
Русский
@termdocs
← Все вакансии

Data Scientist / Machine Learning Engineer

MiddleremoteBrazil, BRсегодня
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
agileairflowawsazureclouddbtgitllmmlflowmlopspythonsagemaker
Условия
Занятость
Полная занятость
Опыт
от 2 лет
Английский
желателен
Практики
Agile, MLOps
Часовой пояс
US
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
📌 Position: Data Scientist - Machine Learning (Production & AI) Location: Remote from LATAM Contract Type: Full-time contractor (via In All Media) Time Zone Alignment: US Time Zones (Central Time) 🧭 About In All Media In All Media is a global technology and design firm focused on building impactful digital solutions through remote, distributed teams across LATAM. We partner with international clients across industries, providing long-term technical expertise, product innovation, and team augmentation. 🚀 Project Overview The project centers on building, scaling, and maintaining end-to-end production machine learning pipelines and infrastructure in a cloud-native setting. The primary goal is to empower data-driven decision-making across the enterprise by delivering robust, scalable ML solutions. In this role, you will bridge model experimentation with production deployment, helping the team advance its core predictive algorithms while expanding into modern AI and LLM-driven capabilities. 🔍 Key Responsibilities ML Model Development & Deployment: Develop, deploy, and maintain production-grade Machine Learning (ML) models in cloud environments beyond local notebook development. Feature Engineering & EDA: Perform Exploratory Data Analysis (EDA) and design feature engineering pipelines to support production ML workflows. Pipeline Infrastructure: Build, maintain, and optimize data pipelines that feed and sustain ML models in production. Model Monitoring & Maintenance: Monitor model p
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs