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Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 13, 2026. First seen by Alion on Oct 9, 2026. ArcelorMittal scores A on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
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ArcelorMittal is a multinational steel and mining company formed in 2006 through the merger of Arcelor and Mittal Steel, producing flat and long steel products for the automotive, construction, household appliance and packaging industries. It operates steelmaking and iron ore mining sites in Europe, the Americas, India and Africa, including large plants in Poland, Brazil, Spain, France and Belgium, and is listed in Amsterdam, Paris, Luxembourg, Madrid and New York. The company is headquartered in Luxembourg City, Luxembourg.

Olá! Ficamos felizes com o seu interesse em uma de nossas oportunidades.

Na ArcelorMittal acreditamos que uma escolha de carreira vai além da posição, é sobre fazer parte de um ambiente que valoriza pessoas, promove o desenvolvimento contínuo e, acima de tudo, coloca a Segurança como um valor inegociável em todas as decisões.

A seguir, você encontrará mais detalhes sobre a ArcelorMittal, a oportunidade, o que oferecemos e o que buscamos nas pessoas que querem construir essa jornada conosco.

Quem somos?

Somos a ArcelorMittal, maior produtora de aço do Brasil e uma empresa global que atua com o propósito de produzir aços inteligentes para as pessoas e para o planeta.

Somos uma organização que evolui continuamente, impulsionada por pessoas, inovação e pela busca constante por soluções mais eficientes e sustentáveis. A ArcelorMittal é uma das principais empresas integradas de aço e mineração do mundo, com operações em 60 países e produção primária de aço em 15. Com mais de 125.000 empregados no mundo, atendemos clientes em diversos setores, como automotivo, construção, energia e engenharia. Nossos produtos fazem parte do dia a dia, causando um impacto positivo em indivíduos, comunidades e na sociedade.

Na nossa cultura, as pessoas estão no centro de tudo o que fazemos e é por isso que a Segurança, nosso valor fundamental, orienta nossas ações, decisões e a forma como trabalhamos todos os dias.

Fazer parte da ArcelorMittal é integrar um ambiente em constante transformação, onde:

  • A segurança e o cuidado com as pessoas vêm sempre em primeiro lugar
  • A inovação e a tecnologia são aplicadas para gerar valor com responsabilidade
  • O aprendizado é contínuo, com desafios reais e oportunidades de crescimento
  • A diversidade de perspectivas fortalece nossas decisões e resultados

Buscamos pessoas que queiram evoluir junto com a empresa, contribuindo de forma responsável, colaborativa e comprometida com resultados sustentáveis.

Você Será Responsável Por:

  • Projetar, desenvolver, refatorar, implantar e manter pipelines de Machine Learning escaláveis (treinamento, validação e inferência batch e/ou near real-time).
  • Implementar modelos desenvolvidos por Cientistas de Dados nos ambientes de DEV, QAS e PRD, transformando provas de conceito em soluções produtivas.
  • Produtizar e manter modelos de otimização (programação linear, inteira e mista), integrando-os às pipelines de dados e às camadas de consumo.
  • Integrar modelos preditivos a modelos de otimização para gerar recomendações e decisões acionáveis.
  • Monitorar o desempenho de solvers e modelos de otimização (tempo de resolução, gap e viabilidade) e evoluí-los em performance e escalabilidade.
  • Implementar boas práticas de MLOps: versionamento de modelos, CI/CD, testes automatizados, monitoramento, logging e retraining.
  • Garantir rastreabilidade e governança de modelos e experimentos via MLflow e Unity Catalog.
  • Atuar em conjunto com o DataOps Sênior na integração de dados de múltiplas fontes, qualidade e observabilidade de dados, automação de deploy e práticas de CI/CD na plataforma Lakehouse.
  • Monitorar data drift, concept drift e qualidade das previsões e decisões, propondo ajustes e retreinamentos.
  • Disponibilizar modelos e otimizadores via APIs ou model serving para consumo por produtos e sistemas.
  • Colaborar com squads de produto e áreas de negócio para entender requisitos técnicos e operacionais.
  • Documentar e padronizar processos para aumentar a escalabilidade e reprodutibilidade das soluções.
  • Assegurar que atividades da sua área estejam alinhadas aos requisitos de Saúde e Segurança;
  • Conhecer e Cumprir as regras de ouro e requisitos dos FPSs.

    Projetos em que você irá atuar:

  • Definir os padrões da área de Data & Analytics, com ênfase na padronização e na criação de boas práticas, templates e aceleradores para os produtos de Ciência de Dados. Esses produtos estão presentes nas áreas: Logística, Comercial, Industrial, Metálicos e Bioflorestas.
  • Geração de impacto no negócio: atuação próxima às áreas parceiras, conectando necessidades de negócio a soluções analíticas que gerem valor.
  • Oportunidade de desenvolvimento: experiência que combina visão de negócio, capacidade analítica e participação na construção de soluções e processos.

Requisitos Mínimos:

  • Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia (incluindo Engenharia de Produção), Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
  • Experiência prática com projetos de Machine Learning e Otimização (Pesquisa Operacional) em produção, de ponta a ponta (pré-processamento, treinamento, validação, deploy e monitoramento).
  • Python avançado (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) com foco em código limpo, testável e pronto para produção.
  • SQL avançado e Spark/PySpark para processamento de grandes volumes de dados.
  • Databricks (Notebooks, Jobs/Lakeflow, Delta Lake e Unity Catalog) e serviços Azure voltados a dados e ML.
  • Databricks Asset Bundles (DAB) e Kubernetes/AKS.
  • MLOps: MLflow (tracking, registry e gestão de experimentos), versionamento de modelos, monitoramento e retraining.
  • CI/CD para workflows de ML (Azure DevOps ou GitHub), Git/GitFlow e testes automatizados.
  • Orquestração de pipelines (Databricks Workflows, Airflow ou ADF).
  • Bibliotecas e solvers de otimização (ex.: Pyomo, OR-Tools, PuLP; solvers como Gurobi, CPLEX, HiGHS ou CBC).
  • Containers (Docker) e disponibilização de modelos via APIs REST ou model serving.
  • Observabilidade e governança de dados e modelos (data drift, concept drift, qualidade de dados e explicabilidade).

Será um diferencial se você apresentar:

  • Pós-graduação, especialização ou mestrado em Machine Learning, Pesquisa Operacional, Estatística ou áreas correlatas.
  • Heurísticas, metaheurísticas, otimização combinatória ou multiobjetivo e simulação.
  • Integração de modelos preditivos com modelos de otimização (predict-then-optimize).
  • Séries temporais e previsão de demanda.
  • Infraestrutura como Código (Terraform).
  • Frameworks de Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow).
  • Experiência em contexto industrial (planejamento da produção, logística, estoques ou siderurgia).
  • Certificações em Databricks ou Azure com foco em dados e ML.

Benefícios

Na ArcelorMittal, cuidamos das pessoas de forma integral, promovendo saúde, bem-estar, segurança e qualidade de vida para você e sua família.

Para cuidar da sua saúde física e mental:

  • Plataforma para contribuir com o cuidado da sua saúde e do seu bem-estar;
  • Plano de Saúde Médico e Odontológico (extensivo a dependentes legais)
  • Linha de cuidado saúde mental e psicologia viva
  • Nosso compromisso com Saúde e Segurança se reflete em iniciativas contínuas que priorizam o bem-estar físico, mental e emocional das pessoas

Especial Para Você e Sua Família

  • Auxílio Creche
  • Alimentação
  • Retorno de Férias

Para Seu Futuro

  • Previdência Privada

Como funciona nosso processo seletivo?

Nosso processo seletivo é conduzido de forma estruturada, transparente e respeitosa, considerando tanto aspectos técnicos quanto a aderência à nossa cultura.

Ao longo da jornada, buscamos conhecer não apenas suas experiências, mas também como você se conecta com ambientes que valorizam:

  • Segurança
  • Cuidado coletivo
  • Responsabilidade nas decisões

Esta é a etapa inicial do processo. Conforme avance, as demais etapas incluem entrevistas com o time de Pessoas e com a liderança, além de avaliações complementares ao longo do processo e ao final, etapa admissional.

Estamos muito felizes com o seu interesse em se juntar ao nosso #TIMAÇO e esperamos receber a sua candidatura. Para saber mais sobre a gente, acesse nossas redes sociais.

Até logo!

#SejaArcelorMittal

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