Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno

**Description:** ---------------- **Sobre a posição:** Buscamos uma pessoa Engenheira de Machine Learning Pleno para atuar na construção, operacionalização e evolução de soluções de ML em produção. Essa pessoa será responsável por transformar modelos em produtos escaláveis, seguros e monitoráveis, contribuindo para a aceleração de iniciativas de dados e IA no negócio. **Principais responsabilidades:** * Desenvolver e operacionalizar pipelines de Machine Learning em produção. * Implementar soluções de treinamento, validação, deploy e monitoramento de modelos. * Trabalhar na integração entre modelos, aplicações e plataformas de dados. * Construir fluxos robustos para inferência batch e/ou online. * Garantir escalabilidade, custo\-benefício, segurança e confiabilidade das soluções. * Apoiar a criação de uma camada de produção para ML, aproximando ciência de dados de engenharia. * Instrumentar monitoramento técnico e de performance dos modelos. * Colaborar com arquitetos, cientistas de dados e engenharia de software na evolução das soluções. **Requirements:** ----------------- **Requisitos obrigatórios técnicos:** * Experiência com implementação de soluções de Machine Learning em produção. * Conhecimento sólido em Python. * Vivência com bibliotecas e frameworks de ML, como scikit\-learn, XGBoost, TensorFlow ou PyTorch. * Experiência com deploy e operacionalização de modelos. * Conhecimento de MLOps, versionamento de modelos e automação de pipelines. * Vivência com ambientes em nuvem, preferencialmente AWS. * Conhecimento em APIs, microsserviços ou mecanismos de disponibilização de modelos para consumo. * Experiência com containers, preferencialmente Docker. * Conhecimento em monitoramento de modelos, métricas técnicas e observabilidade. Bons fundamentos de engenharia de software, testes e versionamento. * **Diferenciais técnicos:** * Experiência com ferramentas como SageMaker, MLflow, Kubeflow, Airflow ou Databricks. * Vivência com streaming, inferência em tempo real ou arquitetura orientada a eventos. * Conhecimento em feature store. * Experiência com otimização de custo e performance em soluções de ML. * Vivência com aplicações mobile instrumentadas com modelos ou telemetria analítica. * Experiência com segurança e governança de IA. Conhecimento em LLMOps, GenAI ou pipelines de modelos generativos. * **Entenda as etapas do processo:** * Candidatura * Mapeamento de Perfil * Entrevista com RH * Entrevista Técnica/Gestão * Contratação