Engenheiro de Machine Learning Sênior – MLOps

1 semana atrás


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Engenheiro de Machine Learning Sênior – MLOps

Estamos em busca de um Engenheiro de Software com sólida experiência em MLOps para nos ajudar a construir, escalar e manter nossa infraestrutura de Machine Learning. Nesta função, você será responsável pelos aspectos de engenharia relacionados à implantação, operação e otimização de sistemas de ML em produção. Você atuará em colaboração com os times de DevOps e Data Science para desenvolver pipelines robustos, escaláveis e seguros, que viabilizem a entrega rápida de modelos e a melhoria contínua.
Responsabilidades e Atribuições

  • Projetar e desenvolver bibliotecas e frameworks que suportem todo o ciclo de vida de Machine Learning
  • Participar do desenvolvimento e manutenção da nossa plataforma interna de MLOps, incluindo o gerenciamento de deploys em Kubernetes e sua integração com outros sistemas
  • Criar e manter pipelines de CI/CD para aplicações de Machine Learning
  • Desenvolver e manter templates de projeto para diferentes etapas de pipelines de ML
  • Garantir a escalabilidade, eficiência e confiabilidade dos pipelines e modelos de ML em produção
  • Documentar processos, fluxos de trabalho e boas práticas relacionadas ao MLOps e à engenharia de software
Requisitos
  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou Áreas Correlatas
  • Proficiência em Python e experiência com desenvolvimento de código em produção (tipado, testado, modular)
  • Forte entendimento dos fundamentos de engenharia de software, incluindo design patterns, estratégias de testes e qualidade de código
  • Experiência com Git e práticas de CI/CD
  • Familiaridade com Docker e Kubernetes
  • Compreensão sólida do ciclo de vida de modelos de Machine Learning
Benefícios
Ambiente inclusivo e aberto a sugestões;
100% Remoto;
Apesar do modelo de contrato ser Prestação de Serviços, oferecemos alguns incentivos de parceira:
Cartão Flex Caju;
Gympass/Totalpass;
Reembolso Plano de Saúde;
Plano de Stock Options;
Acesso a plataforma de cursos Alura;
Descanso remunerado de 30 dias por ano.

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