ResponsabilidadesProjetar, construir e manter a infraestrutura e os pipelines de ML utilizando Azure e Databricks.Desenvolver ferramentas, bibliotecas e automações para otimizar o treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos.Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de DevOps para criar fluxos de trabalho de ML padronizados e reproduzíveis.Otimizar o processamento distribuído de dados e cargas de treinamento de modelos no Databricks utilizando PySpark, MLflow e outras ferramentas de MLOps.Implementar sistemas robustos de monitoramento e alertas para garantir a performance dos modelos de ML e a qualidade dos dados.Requisitos do PerfilSer fluente ou falante nativo dos idiomas inglês.Experiência sólida com plataformas em nuvem, preferencialmente Azure, incluindo serviços como Azure ML, Azure Data Lake, Azure Functions e Azure DevOps.Forte experiência prática com Databricks, MLflow e Spark.Proficiência em Python, com bom entendimento de boas práticas de engenharia de software (testes, CI/CD, revisões de código, etc.).Experiência em construir e manter pipelines de ML em produção.Familiaridade com conceitos e ferramentas de MLOps (feature stores, registries de modelos, frameworks de deployment).Fortes habilidades de resolução de problemas e capacidade de atuar de forma colaborativa e multifuncional.