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Engenheiro MLOps Sênior

Descrição da vaga

Buscamos um profissional Sênior com perfil híbrido, capaz de transitar entre o desenvolvimento de modelos (MLE) e a engenharia de plataforma/infraestrutura (MLOps). Nosso time cuida de todo o ciclo de vida dos modelos, desde a concepção até a sustentação em produção. Aqui, você trabalhará diretamente com sistemas distribuídos, desenhará arquiteturas escalonáveis, gerenciará infraestrutura em nuvem e apoiará o time na criação de ferramentas auxiliares. É um ambiente com alto grau de autonomia técnica e espaço para inovação (incluindo o início de novos projetos com LLMs).

Responsabilidades e atribuições

  • Projetar, construir e manter sistemas complexos e distribuídos para o ciclo de vida completo de Machine Learning (da ingestão ao monitoramento em produção);
  • Implementar e evoluir nossa arquitetura de MLOps, incluindo conceitos de Feature Store, Model Serving e pipelines de CI/CD automatizados;
  • Gerenciar e aplicar a infraestrutura em nuvem para os projetos do time utilizando práticas de Infraestrutura como Código (IaC);
  • Desenvolver ferramentas auxiliares e frameworks internos para otimizar os fluxos de trabalho do time;
  • Garantir a aplicação das melhores práticas de desenvolvimento de software (testes, código limpo, arquitetura sustentável);
  • Atuar em parceria com áreas de negócio (Produtos, Sucesso do Cliente e Vendas/Marketing) para traduzir necessidades comerciais em soluções técnicas viáveis.

Requisitos e qualificações

  • Sólida experiência como Engenheiro de Machine Learning (MLE) ou MLOps em ambientes de produção;
  • Conhecimento obrigatório em Sistemas Distribuídos e arquiteturas escalonáveis;
  • Domínio avançado da linguagem Python e boas práticas de engenharia de software;
  • Experiência prática com ferramentas de processamento massivo ou paralelo, como Spark e/ou Dask;
  • Experiência com computação em nuvem (Stack principal: AWS, mas conhecimentos em GCP ou Azure são totalmente aceitos);
  • Conhecimento prático em gerenciamento de infraestrutura utilizando Terraform;
  • Experiência com containerização (Docker);
  • Vivência com o ciclo de vida e deploy de modelos tradicionais (Regressão e Classificação).

Desejáveis:

  • Conhecimento prático em Kubernetes (K8s);
  • Experiência com mensageria/streaming (Kafka) e padrões de processamento assíncrono;
  • Conhecimento em ferramentas de orquestração de fluxos, preferencialmente Prefect (Airflow, Kubeflow ou similares também são válidos);
  • Entusiasmo ou experiência inicial em colocar LLMs / GenAI em produção;
  • Conhecimento em outras linguagens para manutenção de sistemas ou otimização de performance/fluxo de dados (como Java, Rust, C/C++ ou computação em GPUs);
  • Inglês avançado (leitura, escrita e documentação técnica).

Informações adicionais

  • Vale Alimentação e/ou Vale Refeição;
  • Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer;
  • Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais;
  • Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
  • Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Screening
  3. Etapa 3: Entrevista Técnica
  4. Etapa 4: Entrevista com o Cliente
  5. Etapa 5: Contratação

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