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. #LI-Hybrid

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