Vaga: Cientista de Dados / Machine Learning Engineer (MLOps & LLMs)
Modelo: Remoto
Sobre a oportunidade
Buscamos um(a) profissional com forte atuação em Ciência de Dados e Machine Learning, com experiência prática em MLOps e aplicações com LLMs, para atuar no desenvolvimento de soluções escaláveis, desde a modelagem até a produção.
Responsabilidades
Desenvolver e manter pipelines de Machine Learning (treinamento, inferência, versionamento e automação)
Implementar pipelines de MLOps e LLMOps (CI/CD, versionamento de dados/modelos, monitoramento)
Construir soluções em Python, seguindo boas práticas de engenharia
Integrar e otimizar pipelines de dados com qualidade e governança
Aplicar técnicas de machine learning (supervisionado e não supervisionado)
Trabalhar em conjunto com times de engenharia, produto e negócio
Realizar fine-tuning e aplicação de modelos de linguagem (LLMs)
Garantir performance, custo e observabilidade das soluções
Requisitos técnicos
Experiência comprovada em Ciência de Dados aplicada ao negócio
Domínio em Python (pandas, numpy, scikit-learn, etc.)
Experiência prática com MLOps (pipelines, deploy, monitoramento)
Conhecimento sólido em SQL e bancos de dados (relacionais e não relacionais)
Experiência com integração de APIs e automação de dados/modelos
Vivência com modelagem estatística e avaliação de modelos
⚙️ Diferenciais
Experiência com Airflow, MLflow, Kubeflow ou DVC
Vivência com LLMs (integração, prompt engineering, otimização de custos)
Conhecimento em arquiteturas baseadas em agentes
Experiência com GKE ou Cloud Run (deploy de modelos)
Familiaridade com observabilidade de ML/LLMs (ex: LangSmith, Weights & Biases)
Técnicas de otimização de modelos (quantização, distilação)
Experiência com visualização de dados (Power BI, Looker, Tableau)
Conhecimento em segurança e governança de IA (guardrails, content safety)
Idiomas
Inglês ou espanhol para leitura e comunicação técnica
Perfil comportamental
Perfil hands-on e analítico
Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio
Proatividade e autonomia
Foco em geração de valor e impacto