Descrição da Vaga
A Compass UOL está em busca de um(a) MLOps AI Strategist | Specialist para liderar o enablement técnico de times de machine learning no uso avançado da plataforma. Este profissional será responsável por conduzir e coordenar migrações de modelos legados para a nova plataforma com rigor técnico e sem regressão, além de identificar sistematicamente bugs, gaps de documentação e barreiras estruturais de adoção, propondo e acompanhando resoluções direto com os times de produto.
Responsabilidades
- Liderar o enablement técnico de times de machine learning no uso avançado da plataforma.
- Conduzir e coordenar migrações de modelos legados para a nova plataforma com rigor técnico e sem regressão.
- Identificar sistematicamente bugs, gaps de documentação e barreiras estruturais de adoção — propondo e acompanhando resoluções direto com os times de produto.
- Produzir materiais técnicos de referência: arquiteturas de uso, exemplos de código de produção, runbooks e guias avançados.
- Traduzir feedback qualificado da comunidade em insumos prioritários para o roadmap da plataforma.
- Conduzir sessões técnicas, workshops e revisões de arquitetura com times de engenharia e ciência de dados.
- Atuar com autoridade técnica no ponto de contato entre a plataforma e seus times consumidores.
Requisitos
- ✓Expertise em plataformas de machine learning corporativas com vivência em todas as fases do ciclo de vida de modelos: treinamento, validação, implantação, serving e monitoramento.
- ✓Profundo conhecimento de MLOps e suas implicações práticas em ambientes de grande escala.
- ✓Histórico de atuação em enablement técnico, developer advocacy ou arquitetura de soluções com Machine Learning.
- ✓Capacidade de produzir documentação e arquiteturas de referência que elevem o nível técnico dos times consumidores.
- ✓Autonomia e senso de ownership para identificar problemas críticos e conduzir sua resolução sem dependência de direcionamento.
- •Expertise em AWS SageMaker, Vertex AI ou Azure ML em produção.
- •Domínio de MLflow, Kubeflow ou ferramentas equivalentes de MLOps.
- •Proficiência em Python para ML com capacidade de revisar e guiar código de produção.
- •Experiência em grandes bancos, fintechs ou empresas com cultura madura de dados e ML.
- •Vivência em ambientes de produto ágeis com responsabilidade direta sobre adoção e satisfação das comunidades.
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