Alocação de engenheiros de machine learning
Contrate engenheiros de machine learning no padrão das empresas americanas
Engenheiros de ML que levam modelos da pesquisa para a produção, com experiência em times de empresas dos EUA. Constroem pipelines de treino, colocam modelos em infraestrutura de serving, monitoram drift e otimizam latência. O trabalho não para no notebook.
Por que a EnzRossi
Por que contratar engenheiros de machine learning com a EnzRossi
Profissionais seniores, avaliados e preparados antes de chegar até você. A gente continua responsável depois da alocação.
No padrão das empresas americanas
Os mesmos profissionais que atendem empresas dos EUA: inglês fluente, code review, testes, documentação e comunicação direta. Agora no seu time.
Avaliados em cinco dimensões
Profundidade técnica, comunicação em inglês, fluência em ferramentas de IA, senso de dono e alinhamento cultural. Só 5% dos candidatos são aprovados.
Primeira shortlist em 3 dias
Sem meses de processo seletivo nem vaga parada. Você recebe perfis já avaliados e entrevista só quem faz sentido. Funções mais específicas levam de 7 a 10 dias.
2 semanas de teste e garantia de substituição
Se não for a pessoa certa, a substituição não tem custo e você paga só os dias trabalhados. Depois do teste, o contrato é mês a mês, sem multa de saída.
Em reais ou em dólar, você escolhe
Uma fatura por mês da EnzRossi, em reais ou em dólar. Nada de processo seletivo, admissão ou folha do seu lado.
Base acadêmica forte em ML
Universidades como USP e UFRJ formam pesquisadores de ML com base matemática sólida. Vários engenheiros da nossa base têm formação em ML no nível de pós-graduação.
MLOps de produção
Trabalham com feature stores, model registries, infraestrutura de testes A/B e monitoramento de drift, não só em ambiente de pesquisa. Traduzem métricas de modelo em impacto no produto para quem não é técnico.
O que nossos engenheiros de machine learning dominam
PyTorch
TensorFlow / Keras
scikit-learn
Pandas / NumPy / Polars
Vertex AI / SageMaker / Azure ML
Docker + Kubernetes para ML
FastAPI / TorchServe (serving de modelos)
Apache Spark para ML em escalaComo avaliamos engenheiros de machine learning
Todo candidato passa pelas sete etapas antes de você ver o perfil. Depois da nossa triagem, você também pode fazer a sua própria rodada técnica.
* Para vagas comuns, como full-stack. Outras vagas costumam levar de 7 a 10 dias.
Análise de currículo
Etapa 1Analisamos experiência, stack, senioridade e trajetória profissional em relação à vaga antes de chamar alguém para entrevista. A maioria dos candidatos para aqui.
Entrevista comportamental
Etapa 2Uma entrevista estruturada que avalia estilo de comunicação, resolução de conflitos, senso de dono e inglês em contexto profissional.
Entrevista técnica 1
Específica da funçãoUma sessão ao vivo de 90 minutos em três partes. Primeiro, desenho do pipeline de treino: como o candidato montaria um pipeline reproduzível para um problema de classificação, com divisão dos dados, feature engineering, rastreamento de experimentos e seleção de modelo. Segundo, prontidão para produção: servir um modelo com FastAPI, inferência em lote ou em tempo real e monitoramento de latência. Terceiro, um cenário real de debug: a precisão de um modelo em produção caiu 15% em 30 dias, e ele explica a análise de causa (data drift, label drift, mudança de distribuição) e a correção.
Entrevista técnica 2
Etapa 4Uma segunda rodada, mais profunda, sobre arquitetura de sistemas, escolhas de design e code review, de acordo com a senioridade da vaga.
Desafio prático
Etapa 5Um desafio para fazer em casa que reproduz o trabalho real. Avaliamos qualidade do código, testes, documentação e como o candidato explica as próprias decisões.
Checagem de referências
Etapa 6Conversamos com pelo menos duas referências profissionais que trabalharam com o candidato, não com contatos pessoais.
Verificação de histórico
Etapa 7Verificação de histórico profissional, formação e identidade, com consentimento por escrito e de acordo com a LGPD.
Depois da nossa triagem, você pode fazer a sua própria rodada técnica antes de fechar a contratação.
Perfis de exemplo
Quem você pode contratar
Perfis anônimos da nossa base de profissionais avaliados. Os candidatos da sua shortlist podem ser diferentes.
Engenheiro de ML pleno
São Paulo, Brasil
4+ anos de experiência
Engenheira de ML sênior
Rio de Janeiro, Brasil
7+ anos de experiência
Tech lead de ML
Campinas, Brasil
10+ anos de experiência
Receba perfis selecionados para os requisitos da sua vaga.
Receber perfis
O que esperar
O que diferencia nossos engenheiros de machine learning
Os engenheiros de ML da nossa base sabem a diferença entre um modelo que vai bem no notebook e um que funciona em produção. Rastreiam experimentos, versionam dados, monitoram os modelos em produção e refazem pipelines quando a distribuição muda. Usam IA dos dois lados: colocam modelos em produção e usam assistentes no próprio trabalho, sempre com revisão.
GitHub Copilot e Cursor para scripts de processamento de dados, boilerplate de treino e código de serving em FastAPI. Os assistentes aceleram a parte de implementação do trabalho de ML.
Ferramentas de AutoML (Vertex AI AutoML, Auto-sklearn) para explorar a seleção de modelos, não para substituir o julgamento de engenharia. Eles sabem quando um resultado de AutoML merece confiança.
Avaliam foundation models para fine-tuning e aplicações RAG e explicam com clareza o custo de infraestrutura e o impacto na latência antes de fechar a escolha do modelo.
Rastreamento de experimentos não é opcional. Todo treino tem parâmetros, métricas e artefatos registrados. Reprodutibilidade é requisito de design, não ajuste no fim.
Respondem pela performance do modelo em produção: montam dashboards de monitoramento, definem limites de drift e disparam o retreino antes de o usuário abrir um chamado.
Dúvidas
Perguntas frequentes
Funções relacionadas
Outras funções para o seu time
Conheça seus próximos engenheiros de machine learning
Conte o seu caso de uso de ML e a sua infraestrutura. A primeira shortlist chega em 3 dias.