{"id":2199816,"url":"https://alion.io/job/arcelormittal-engenheiro-de-machine-learning-pleno","title":"Engenheiro de Machine Learning Pleno","company":{"id":13461,"name":"ArcelorMittal","domain":"arcelormittal.com","url":"https://alion.io/company/arcelormittal","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Oracle","truth_index":{"grade":"A","score":89,"open_postings":200,"ghost_share":0,"stale_share":0.645,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":3,"computed_at":"2026-10-15T05:46:00Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"middle","employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Belo Horizonte, Brazil"],"countries":["BR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Azure AKS","optional":false},{"name":"Azure DevOps","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"Delta Lake","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Gitflow","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"LightGBM","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"NumPy","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Scikit-learn","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"XGBoost","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":true},{"name":"TensorFlow","optional":true},{"name":"Terraform","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-09T19:35:24Z","employer_posted_date":"2026-10-09","last_verified_at":"2026-10-15T14:34:29Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":5,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":5},"description":"Olá! Ficamos felizes com o seu interesse em uma de nossas oportunidades.\nNa 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.\nA 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.\nQuem somos?\nSomos 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.\nSomos 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.\nNa 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.\nFazer parte da ArcelorMittal é integrar um ambiente em constante transformação, onde:\nA segurança e o cuidado com as pessoas vêm sempre em primeiro lugar\nA inovação e a tecnologia são aplicadas para gerar valor com responsabilidade\nO aprendizado é contínuo, com desafios reais e oportunidades de crescimento\nA diversidade de perspectivas fortalece nossas decisões e resultados\nBuscamos pessoas que queiram evoluir junto com a empresa, contribuindo de forma responsável, colaborativa e comprometida com resultados sustentáveis.\nVocê Será Responsável Por:\n Projetar, desenvolver, refatorar, implantar e manter pipelines de Machine Learning escaláveis (treinamento, validação e inferência batch e/ou near real-time).\nImplementar modelos desenvolvidos por Cientistas de Dados nos ambientes de DEV, QAS e PRD, transformando provas de conceito em soluções produtivas.\nProdutizar e manter modelos de otimização (programação linear, inteira e mista), integrando-os às pipelines de dados e às camadas de consumo.\nIntegrar modelos preditivos a modelos de otimização para gerar recomendações e decisões acionáveis.\nMonitorar o desempenho de solvers e modelos de otimização (tempo de resolução, gap e viabilidade) e evoluí-los em performance e escalabilidade.\nImplementar boas práticas de MLOps: versionamento de modelos, CI/CD, testes automatizados, monitoramento, logging e retraining.\nGarantir rastreabilidade e governança de modelos e experimentos via MLflow e Unity Catalog.\nAtuar 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.\nMonitorar data drift, concept drift e qualidade das previsões e decisões, propondo ajustes e retreinamentos.\nDisponibilizar modelos e otimizadores via APIs ou model serving para consumo por produtos e sistemas.\nColaborar com squads de produto e áreas de negócio para entender requisitos técnicos e operacionais.\nDocumentar e padronizar processos para aumentar a escalabilidade e reprodutibilidade das soluções.\nAssegurar que atividades da sua área estejam alinhadas aos requisitos de Saúde e Segurança;\nConhecer e Cumprir as regras de ouro e requisitos dos FPSs.Projetos em que você irá atuar:\n\nDefinir 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.\nGeração de impacto no negócio: atuação próxima às áreas parceiras, conectando necessidades de negócio a soluções analíticas que gerem valor.\nOportunidade de desenvolvimento: experiência que combina visão de negócio, capacidade analítica e participação na construção de soluções e processos.\n\nRequisitos Mínimos:\nFormação superior em Ciência da Computação, Engenharia (incluindo Engenharia de Produção), Estatística, Matemática ou áreas correlatas.\nExperiência prática com projetos de Machine Learning e Otimização (Pesquisa Operacional) em produção, de ponta a ponta (pré-processamento, treinamento, validação, deploy e monitoramento).\nPython avançado (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM) com foco em código limpo, testável e pronto para produção.\nSQL avançado e Spark/PySpark para processamento de grandes volumes de dados.\nDatabricks (Notebooks, Jobs/Lakeflow, Delta Lake e Unity Catalog) e serviços Azure voltados a dados e ML.\nDatabricks Asset Bundles (DAB) e Kubernetes/AKS.\nMLOps: MLflow (tracking, registry e gestão de experimentos), versionamento de modelos, monitoramento e retraining.\nCI/CD para workflows de ML (Azure DevOps ou GitHub), Git/GitFlow e testes automatizados.\nOrquestração de pipelines (Databricks Workflows, Airflow ou ADF).\nBibliotecas e solvers de otimização (ex.: Pyomo, OR-Tools, PuLP; solvers como Gurobi, CPLEX, HiGHS ou CBC).\nContainers (Docker) e disponibilização de modelos via APIs REST ou model serving.\nObservabilidade e governança de dados e modelos (data drift, concept drift, qualidade de dados e explicabilidade).\nSerá um diferencial se você apresentar:\nPós-graduação, especialização ou mestrado em Machine Learning, Pesquisa Operacional, Estatística ou áreas correlatas.\nHeurísticas, metaheurísticas, otimização combinatória ou multiobjetivo e simulação.\nIntegração de modelos preditivos com modelos de otimização (predict-then-optimize).\nSéries temporais e previsão de demanda.\nInfraestrutura como Código (Terraform).\nFrameworks de Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow).\nExperiência em contexto industrial (planejamento da produção, logística, estoques ou siderurgia).\nCertificações em Databricks ou Azure com foco em dados e ML.\nBenefícios\nNa ArcelorMittal, cuidamos das pessoas de forma integral, promovendo saúde, bem-estar, segurança e qualidade de vida para você e sua família.\nPara cuidar da sua saúde física e mental:\nPlataforma para contribuir com o cuidado da sua saúde e do seu bem-estar;\nPlano de Saúde Médico e Odontológico (extensivo a dependentes legais)\nLinha de cuidado saúde mental e psicologia viva\nNosso compromisso com Saúde e Segurança se reflete em iniciativas contínuas que priorizam o bem-estar físico, mental e emocional das pessoas\nEspecial Para Você e Sua Família\nAuxílio Creche\nAlimentação\nRetorno de Férias\nPara Seu Futuro\nPrevidência Privada\nComo funciona nosso processo seletivo?\nNosso processo seletivo é conduzido de forma estruturada, transparente e respeitosa, considerando tanto aspectos técnicos quanto a aderência à nossa cultura.\nAo longo da jornada, buscamos conhecer não apenas suas experiências, mas também como você se conecta com ambientes que valorizam:\nSegurança\nCuidado coletivo\nResponsabilidade nas decisões\nEsta 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.\nEstamos muito felizes com o seu interesse em se juntar ao nosso #TIMAÇO e esperamos receber a sua candidatura. 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