Papel na empresa:
O Engenheiro de MLOps Sênior na Dataside atua como referência técnica na concepção, desenvolvimento e operacionalização de pipelines e soluções de Machine Learning em ambientes de nuvem. Esse profissional é responsável por garantir que modelos de ML e IA sejam desenvolvidos, versionados, monitorados e escalados de forma eficiente, segura e confiável. Além da execução técnica, também exerce papel consultivo e de mentoria, apoiando a evolução dos membros da equipe e contribuindo com a definição de padrões e boas práticas de MLOps.
Responsabilidades:
Arquitetar e manter pipelines de CI/CD aplicados a modelos de Machine Learning;
Integrar e orquestrar pipelines de ML com ferramentas como MLflow, Kubeflow, Airflow, Vertex AI Pipelines ou similares;
Realizar deploy de modelos em ambientes de produção (tempo real e batch);
Implementar monitoramento de performance, drift e rastreabilidade de modelos;
Garantir versionamento de modelos, dados e código (MLflow, DVC, Weights Biases);
Utilizar práticas de Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation) em ambientes cloud;
Colaborar com times de Data Science e Engenharia de Software para criação de soluções escaláveis;
Conduzir mentorias técnicas para membros da equipe.
Requisitos:
Experiência sólida em MLOps e implantação de modelos em produção.;
Vivência prática em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP);
Proficiência em Python (com foco em bibliotecas de ML/DL e pipelines);
Experiência com containers e orquestração (Docker, Kubernetes);
Conhecimento em CI/CD e versionamento de código (Git, GitHub/GitLab Actions);
Habilidade em Shell Script, SQL e integrações via APIs;
Capacidade de aplicar boas práticas de engenharia de software (testes automatizados, microserviços, Clean Code).
Hard Skills:
Python;
Git;
SQL e NoSQL;
Docker e Kubernetes;
Terraform ou CloudFormation;
Pipelines de ML (Kubeflow, MLflow, Airflow, Vertex AI, Azure ML Pipelines, etc.);
TensorFlow Serving, TorchServe, Seldon, BentoML ou similares;
Monitoramento e observabilidade (Prometheus, Grafana, EvidentlyAI);
Integrações via APIs;
Certificações desejáveis:
AWS: Machine Learning Engineer Specialty;
GCP: Professional Machine Learning Engineer;
Azure: Azure Machine Learning Specialty.
Incentivos que importam:
Cuidamos de quem cuida dos nossos dados
* Auxílio médico: ajuda de custo mensal para apoiar na contratação do seu plano de saúde.
* Wellhub, pra manter corpo e mente ativos, do jeito que você gosta.
* Terapia online 100% custeada pela empresa, porque saúde mental importa.
* Atendimento em Nutrição online, com até 2 consultas mensais para cuidar da sua saúde alimentar.
* Seguro de vida com apólice no valor de R$125 mil, garantindo mais segurança para você e sua família.
* Day off no aniversário, porque o seu dia merece ser especial.
* Descanso remunerado, para que você possa recarregar as energias.
* Gamificação interna, transformando conquistas em prêmios e reconhecimento.
* Parcerias educacionais com faculdades como FIAP, Anhanguera e Instituto Infnet, pra apoiar seu crescimento e aprendizado.
* Bônus por certificação técnica, reconhecendo e recompensando seu esforço em aprender.
Atuação remota.
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.