1 month ago
São Paulo, BrazilStaff+
Responsibilities
- Construir, evoluir e operar ponta a ponta a esteira de MLOps.
- Garantir a qualidade, confiabilidade, testabilidade, documentação e cumprimento de SLAs dos modelos em produção.
- Projetar e manter pipelines de dados e Machine Learning do treinamento ao deploy e monitoramento em produção.
- Habilitar o time de Data Science na adoção dos padrões da esteira e disseminar boas práticas de Engenharia de Machine Learning.
- Mentorar tecnicamente profissionais por meio de design reviews, pareamento e resolução de problemas complexos.
- Operar a infraestrutura de ML em nuvem, otimizando desempenho, custo, confiabilidade da inferência e serving de modelos.
- Conectar Engenharia, Engenharia de Dados, Governança, DevOps, Gestão de Acessos e Arquitetura para antecipar dependências, riscos e bloqueios.
- Colaborar com Data Science, Engenharia de Dados, Produto e Negócio na priorização, desenho e entrega de soluções.
Requirements
- Bacharelado ou mestrado em Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
- Experiência comprovada com MLOps e Engenharia de Machine Learning, incluindo construção de esteiras e não apenas consumo de ferramentas prontas.
- Experiência sólida com Databricks, Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog e Feature Store.
- Conhecimento de Python, PySpark e SQL.
- Experiência com pipelines de dados e ML, padronização e experimentação de modelos, feature stores e explicabilidade com ferramentas como SHAP e LIME.
- Experiência com modelagem estatística, incluindo inferência, testes de hipótese, regressão, séries temporais e modelagem probabilística.
- Experiência com ferramentas de CI/CD, como GitHub Actions e GitLab CI.
- Experiência prática com Azure, além de Docker e Kubernetes, incluindo AKS.
- Disponibilidade para residir em São Paulo e trabalhar em regime híbrido, com três dias presenciais por semana.
- Conhecimento ou experiência diferencial com IA Generativa, LLMs, RAG, fine-tuning, embeddings, prompt engineering, agentes, Azure AI Foundry, LangSmith, Ragas, Arize, Feast, Tecton, Terraform, Bicep, Kedro, DVC, Metaflow, Kafka, Event Hubs, GPUs em Kubernetes, quantização, otimização de inferência de LLMs e governança de dados.
Benefits
- Plano de saúde, plano odontológico, Wellhub, Zenklub e seguro de vida.
- iFood Benefícios com VA e VR flexível, vale-transporte, auxílio-creche e clube de benefícios New Value.
- Licença parental de seis meses para maternidade e 20 dias para paternidade.
- Fundos de investimentos exclusivos, assessoria de investimentos, cartão XP Visa Infinite sem anuidade e opções de crédito.
- Modelo de trabalho presencial flexível, com maior frequência presencial e autonomia conforme a função; esta vaga exige três dias presenciais por semana.
Tech Stack
Apache AirflowApache KafkaApache SparkAzureDatabricksDockerDVCGitHub ActionsGitLab CI/CDKubernetesMLflowPythonSQLTerraform
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