Engenheiro de machine learning senior

Há 2 dias


São Paulo, São Paulo, Brasil Netvagas Tempo inteiro R$80.000 - R$120.000 por ano

Engenheiro de Machine Learning Sênior - MLOps

Estamos em busca de um Engenheiro de Software com foca 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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