Descrição da Vaga
A Leega busca um(a) Machine Learning Engineer Sênior para conectar protótipos à produção, desenhando e construindo a engenharia de ML do motor de precificação. Este profissional será responsável pelo serving de inferência, pipelines de treino e engenharia de features, garantindo que modelos complexos rodem em tempo real com baixa latência sobre Ray. O foco principal será na modelagem e no código de ML, trabalhando em colaboração com o time de MLOps/Plataforma para deploy e operação.
Responsabilidades
- Desenhar o pipeline de modelos encadeados sobre Ray Serve, incluindo composição de modelos, baixa latência e estratégias de atualização.
- Construir pipelines de treino (Ray Train/Data), HPO (Ray Tune) e modelos treinados por tenant, com checkpointing resiliente.
- Definir e materializar features no feature store (Feast/Redis), garantindo consistência entre treino e produção.
- Implementar e otimizar os componentes de otimização (programação linear) e de RL offline do pipeline de preço.
- Monitorar drift do ponto de vista de modelagem, validar versões e produzir explicabilidade (SHAP), em parceria com MLOps.
- Atuar como referência técnica, mentorar e definir, com o time, o que é viável e escalável.
Requisitos
- ✓Experiência comprovada colocando modelos de ML em produção.
- ✓Conhecimento em Python e fundamentos sólidos de Engenharia de Software (APIs, testes, código limpo).
- ✓Experiência com serving e otimização de inferência para baixa latência.
- ✓Familiaridade com containers (Docker) e com fluxos de MLOps (registry, deploy).
- ✓Conforto com desenvolvimento assistido por IA (Claude Code).
- •Conhecimento no ecossistema Ray (Serve, Train, Tune, RLlib).
- •Experiência com Feature stores (Feast) e serving de baixa latência com Redis em escala.
- •Conhecimento em otimização/solvers (Gurobi, HiGHS) ou revenue management em tempo real; RL offline.
- •Experiência com serving de IA generativa (vLLM, LiteLLM) e arquiteturas multi-tenant.
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