Engenheiro de Machine Learning

Sobre a Mariana Minerals Mariana Minerals é uma empresa de minerais verticalmente integrada, focada em software, com a missão de fornecer os minerais críticos que impulsionam a energia moderna, a IA e as tecnologias de defesa. Estamos reimaginando a cadeia de suprimentos de minerais combinando profunda experiência no setor com software avançado, automação e tomada de decisão baseada em dados. O Cargo A Mariana Minerals está construindo a cadeia de suprimentos de minerais críticos do zero — e estamos procurando Engenheiros de Machine Learning para ajudar a torná-la autônoma. Não somos uma empresa de software vendendo ferramentas para operadores de mineração. Somos uma empresa de mineração que desenvolve software. A Mariana projeta, constrói, comissiona e opera nossas próprias minas e refinarias. Desenvolvemos processos químicos proprietários e os executamos em escala laboratorial, piloto e comercial. Hoje, estamos produzindo sais de lítio de grau de bateria a partir de águas residuais reais de petróleo e gás em nossas instalações. Nossa primeira instalação de produção de lítio em escala comercial, a Lithium One, tem como meta a produção inicial no primeiro trimestre de 2027. Como Engenheiro de Machine Learning na Mariana, você ajudará a construir e melhorar os sistemas de machine learning que controlam nossas instalações de refino de minerais. Você começará com problemas bem definidos dentro de nossos simuladores e pipelines de treinamento — e avançará rapidamente para ser responsável por modelos que operam em plantas reais e em funcionamento. Seu trabalho não ficará atrás de dashboards ou métricas de proxy; você verá seu impacto nas taxas reais de recuperação, consumo de energia, uso de reagentes e tempo de atividade.   A Tecnologia Este é um dos trabalhos de IA aplicada mais interessantes acontecendo hoje. Nossa plataforma interna usa os mesmos kits de ferramentas de aprendizado por reforço que impulsionam veículos autônomos e robôs humanoides — mas aplicados ao controle autônomo de curto intervalo de circuitos de refino de minerais. Os modelos ajustam os pontos de ajuste operacionais e as configurações em tempo real, otimizando simultaneamente a recuperação de lítio, o consumo de reagentes, a intensidade energética e o tempo de atividade do equipamento. O ambiente é ruidoso e não estacionário: as composições das águas residuais mudam, os teores de minério variam, o equipamento envelhece. O sistema deve se adaptar continuamente. O objetivo final são operações de refino totalmente autônomas. Quando você entrega algo aqui, você pode literalmente observar a física mudar. Nos bastidores, isso significa treinar modelos de controle dentro de simuladores fisicamente realistas de nossas unidades de processo, e então fechar a lacuna em relação aos dados reais da planta antes que qualquer coisa toque o equipamento em operação.   O Que Você Fará • Executar experimentos de aprendizado por reforço em nossos simuladores fisicamente realistas de operações de processamento mineral e ajudar a transformar os resultados em controladores melhores. • Construir e refinar partes de nossos ambientes de treinamento — funções de recompensa, observações e lógica de ação — com a orientação de engenheiros seniores. • Treinar modelos de controle, rastrear e interpretar seu desempenho e investigar por que um modelo apresenta baixo desempenho. • Ajudar a fechar a lacuna entre a simulação e a realidade comparando o comportamento do modelo com dados reais da planta e sinalizando onde a física diverge. • Escrever código limpo e bem testado e contribuir para os serviços que colocam modelos em produção. • Colaborar com especialistas em processos e química para entender as operações unitárias que você está modelando.   Qualificações Desejadas • 0 a 4 anos de experiência (incluindo estágios ou pesquisa) em machine learning, aprendizado por reforço ou computação científica — ou ser um recém-graduado com profundidade demonstrada em projetos. • Base sólida nos fundamentos de machine learning, com conhecimento prático de deep learning moderno; exposição a aprendizado por reforço é um grande diferencial. • Proficiência em Python e conforto em ler e depurar uma base de código existente. • Curiosidade sobre sistemas físicos e industriais e desejo de aprender química e engenharia de processos com especialistas que desafiarão suas suposições. • Ser proativo, fazer boas perguntas, entregar resultados e escalar bloqueios precocemente.   Por Que Este Cargo Nós somos donos dos projetos, geramos os dados e fechamos o ciclo. Cada instalação que construímos torna o software mais inteligente — e a próxima instalação mais rápida e barata. A mineração é um dos últimos grandes setores industriais que não foi reconstruído com software moderno. A oportunidade aqui não é uma lacuna de funcionalidades — são fluxos de trabalho e sistemas inteiros que ainda não existem. Seu trabalho moldará diretamente como minerais críticos são produzidos em escala nas próximas décadas. Nossa cultura é construída sobre três princípios: Extreme Ownership (Propriedade Extrema) – Assumimos total responsabilidade pelos resultados, buscando incansavelmente soluções. Engineer Out Requirements, then Automate (Engenhe os Requisitos, depois Automatize) – Simplificamos, otimizamos e então automatizamos para escala. Share Your Legos (Compartilhe seus Legos) – Colaboramos abertamente, compartilhamos conhecimento e capacitamos uns aos outros para construir soluções maiores e melhores. Junte-se a nós enquanto construímos o futuro do fornecimento e suprimento responsável de minerais.