Engenheiro de Machine Learning Sênior: Projeto e Implementação de Pipelines Escaláveis
O engenheiro de machine learning sênior será responsável por projetar e desenvolver pipelines de machine learning escaláveis em ambiente de produção.
* Ele atuará na integração de modelos desenvolvidos por cientistas de dados, garantindo performance, confiabilidade e monitoramento contínuo.
* O papel estratégico do engenheiro será a definição de arquitetura, escolha de tecnologias e boas práticas de MLOps.
Responsabilidades
As principais responsabilidades incluem:
* Projetar e implementar pipelines de machine learning de ponta a ponta (treinamento, validação, deploy, monitoramento).
* Automatizar e otimizar processos de treino e deploy de modelos.
* Integrar modelos de IA/ML em aplicações e sistemas corporativos.
* Garantir versionamento e rastreabilidade de dados e modelos (MLflow, DVC ou similares).
* Monitorar métricas de performance e degradamento de modelos em produção.
* Trabalhar em conjunto com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de produto.
* Adotar e difundir boas práticas de engenharia de software aplicadas a ML.
* Participar da definição de arquitetura e infraestrutura de ML na nuvem.
Requisitos e Qualificações
* Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas (Pós-graduação ou certificações em MLOps são diferenciais).
* Experiência: mínimo 5 anos atuando com machine learning, sendo pelo menos 3 anos em ambientes produtivos e escaláveis.
* Domínio em Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch).
* Experiência com MLOps e ferramentas como MLflow, Kubeflow, Airflow ou similares.
* Conhecimento em containers (Docker) e orquestração (Kubernetes).
* Experiência em CI/CD aplicado a modelos de ML.
* Habilidade em lidar com grandes volumes de dados (batch e streaming).
Não há requisito específico sobre o orçamento da empresa. O foco está na seleção de um profissional talentoso para desempenhar essa função.