MLOps | Machine Learning Operations Pleno ou Sênior

1 semana atrás


São Paulo, São Paulo, Brasil hub xp Tempo inteiro R$90.000 - R$120.000 por ano

A
hub xp
é uma software house referência em
outsourcing de tecnologia
e está conduzindo um processo seletivo para atuar em um de nossos
principais clientes
— uma
multinacional líder nos setores de Educação e Saúde
, com forte presença internacional e
listada na Bolsa de Nova York (NYSE)
.

Trata-se de um ambiente de
alta performance, inovação contínua e impacto real na vida de milhões de pessoas
, onde você terá a chance de contribuir em projetos estratégicos, com
tecnologias de ponta
e
amplo espaço para crescimento profissional
.

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) MLOps para integrar nosso time de dados e ser responsável pela operacionalização de modelos de machine learning. Este profissional será fundamental para criar a ponte entre ciência de dados e produção, garantindo que nossos modelos sejam deployados, monitorados e mantidos com excelência em ambientes produtivos.

Responsabilidades

  • Projetar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de machine learning
  • Automatizar o ciclo de vida completo de ML: treinamento, validação, deploy e monitoramento
  • Containerizar modelos usando
    Docker
    e orquestrar com Kubernetes
  • Implementar versionamento de modelos, datasets e experimentos
  • Desenvolver APIs robustas para servir modelos em produção
  • Monitorar performance, drift e degradação de modelos em produção
  • Colaborar com Cientistas de Dados para otimizar modelos para produção
  • Integrar pipelines de ML com a infraestrutura de dados existente (DBT, warehouse)
  • Estabelecer práticas de governança e compliance para modelos de ML
  • Implementar estratégias de A/B testing e rollout gradual de modelos
  • Documentar arquiteturas, processos e melhores práticas de MLOp.

Requisitos Obrigatórios

  • Formação em Engenharia, Ciências da Computação ou áreas correlatas
  • Experiência sólida com
    Python
    e frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
  • Domínio de
    Docker
    e containerização de aplicações
  • Experiência com
    Kubernetes
    ou similares para orquestração
  • Conhecimento profundo em
    Git
    e práticas de versionamento
  • Experiência com
    plataformas cloud
    (AWS, GCP ou Azure) para ML:
  • AWS: SageMaker, Lambda, ECR, ECS/EKS
  • GCP: Vertex AI, Cloud Run, GKE
  • Azure: Azure ML, AKS
  • Experiência com ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, ou similares)
  • Conhecimento em pipelines de dados e integração com data warehouses
  • Experiência com monitoramento e observabilidade (Prometheus, Grafana, ELK)
  • Familiaridade com conceitos de LLMOps para modelos de linguagem

Requisitos Desejáveis

  • Experiência com
    DBT
    e integração com pipelines de feature engineering
  • Conhecimento em
    Apache Airflow
    ou ferramentas de orquestração
  • Experiência com Feature Stores (Feast, Tecton)
  • Conhecimento em model serving frameworks (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton)
  • Experiência com infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation)
  • Familiaridade com práticas de DataOps e integração com times de Analytics Engineering
  • Conhecimento em segurança de modelos e AI adversarial
  • Certificações em cloud ou ML engineering

Competências Comportamentais

  • Mentalidade DevOps e foco em automação
  • Capacidade de trabalhar na interseção entre ciência e engenharia
  • Excelente comunicação para alinhar expectativas entre times técnicos
  • Proatividade na identificação de gargalos e otimizações
  • Colaboração efetiva com Cientistas de Dados, Analistas e Engenheiros
  • Pensamento sistêmico e visão end-to-end

Diferencial desta Posição

Você será pioneiro(a) na construção da cultura e infraestrutura de MLOps da empresa, trabalhando diretamente com times de Ciência de Dados, Analytics Engineering e BI para criar uma plataforma unificada e eficiente de dados e ML.

Stack do Time

  • Transformação de Dados:
    DBT
  • Visualização:
    Power BI
  • Versionamento:
    Git/GitFlow
  • ML/DS:
    Python, TensorFlow, Scikit-learn, LLMs
  • Warehouse:
    [especificar o usado pela empresa]
  • Orquestração:
    [a definir com o candidato]

Modelo de contratação

  • Início Imediato: até 5 dias
  • 100% remoto
  • Contrato PJ (Pessoa Jurídica)
  • Projeto inicial de 03 meses, com possibilidade de renovação e/ou internalização no cliente.

Processo Seletivo

  • Análise de perfil LinkedIn
  • Teste técnico
  • Entrevista técnica com time da hub xp
  • Entrevista com o cliente
  • Feedback e contratação


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