Junte-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional.Estamos em busca de um(a)Engenheiro(a) de Machine Learning / MLOpspara atuar em um projeto estratégico junto a um cliente do segmento de gás. Será responsável por construir, implementar e manter pipelines de machine learning, garantindo que os modelos de IA sejam treinados, validados e implantados em produção com confiabilidade, escalabilidade e rastreabilidade.Responsabilidades:Projetar, desenvolver e manter pipelines de MLOps para automação do ciclo de vida de modelos de machine learningImplementar processos de versionamento, validação, teste e deployment de modelos em ambiente produtivoGarantir escalabilidade, desempenho e disponibilidade das soluções de IA, aplicando práticas modernas de engenharia de softwareMonitorar modelos em produção, identificando desvios de performance (drift), falhas e oportunidades de retreinoColaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de infraestrutura para integrar as soluções de forma segura e eficienteUtilizar ferramentas como MLflow, Airflow, Kubernetes, Docker, Terraform e plataformas em nuvem.Requisitos:Experiência em engenharia de machine learning ou MLOps, com atuação em ambientes de produção.Sólidos conhecimentos em Apache Spark e Databricks.Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, Apache Sedona.Vivência com ferramentas de orquestração e automação de workflows, como Databricks Jobs, Airflow, Kubeflow ou Prefect.Conhecimento em práticas de CI/CD aplicadas a modelos de machine learning.Familiaridade com ferramentas de versionamento de modelos e experimentos (ex: MLflow).Conhecimento em ambientes Cloud (Azure, AWS e GCP).Diferenciais:Experiência com monitoramento de modelos em produção e detecção de drift.Conhecimento em infraestrutura como código (IaC) usando Terraform ou CloudFormation.Certificações em MLOps, machine learning ou plataformas de nuvem.Vivência com frameworks de deep learning (ex: TensorFlow, PyTorch).Participação em projetos com foco em IA generativa ou arquiteturas orientadas a dados (DataOps, ModelOps).