Engenheiro de Machine Learning

O(a) Engenheiro(a) de Machine Learning será responsável por integrar modelos de Machine Learning à infraestrutura corporativa, garantindo confiabilidade, escalabilidade, monitoramento e governança ao longo de todo o ciclo de vida do modelo, do pré-deploy à produção.

Atuará na transformação de modelos desenvolvidos por Cientistas de Dados em soluções operacionais e sustentáveis.

• Modelo de contratação: Temporário 2 meses e Híbrido 3x presencial
• Endereço de trabalho : Santo Amaro, São Paulo - SP
• Modelo de contrato: PJ

Principais Responsabilidades:

• Operacionalizar modelos de ML, garantindo testes automatizados, pipelines padronizadas, logging e versionamento.
• Converter protótipos e notebooks em pipelines produtivas de treino e inferência.
• Garantir consistência, rastreabilidade e estabilidade de dados e features entre treino e produção.
• Implantar modelos em ambientes produtivos e integrá-los a sistemas corporativos.
• Apoiar estratégias de deploy seguro (blue/green, canary e versionamento).
• Configurar e manter monitoramento técnico, de dados e de modelos.
• Garantir observabilidade, governança e rastreabilidade do ciclo de vida dos modelos.
• Atuar na resolução de incidentes em produção.
• Contribuir para a evolução da esteira de MLOps / MLSecOps e padronização de boas práticas.

Requisitos obrigatórios:

• Graduação em áreas de tecnologia, dados ou correlatas.
• Experiência em Machine Learning Engineering, Engenharia de Dados, Data Science ou DevOps.
• Vivência com pipelines produtivos, deploy e monitoramento de modelos.
• Programação sólida em Python.
• Experiência com Spark / PySpark e SQL.
• Experiência com CI/CD, APIs de inferência, feature stores ou pipelines de ML.
• Vivência com monitoramento, governança e tratamento de incidentes.

Diferenciais:

• Conhecimentos em MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD, Grafana, Prometheus).
• Experiência com Feature Engineering, Avaliação de Modelos e Explainability.
• Conhecimento em Datalake/Lakehouse, Unity Catalog e frameworks de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Experiência com Airflow, Prefect, Metaflow, Dask ou PySpark avançado.
• Conhecimento em SAS Enterprise Guide.