Descrição da Vaga
Buscamos um Engenheiro MLOps Sênior com perfil híbrido, capaz de transitar entre o desenvolvimento de modelos (MLE) e a engenharia de plataforma/infraestrutura (MLOps). O profissional atuará em um time que cuida de todo o ciclo de vida dos modelos, desde a concepção até a sustentação em produção, trabalhando diretamente com sistemas distribuídos, desenhando arquiteturas escalonáveis, gerenciando infraestrutura em nuvem e apoiando o time na criação de ferramentas auxiliares. É um ambiente com alto grau de autonomia técnica e espaço para inovação, incluindo o início de novos projetos com LLMs.
Responsabilidades
- Projetar, construir e manter sistemas complexos e distribuídos para o ciclo de vida completo de Machine Learning (da ingestão ao monitoramento em produção);
- Implementar e evoluir a arquitetura de MLOps, incluindo conceitos de Feature Store, Model Serving e pipelines de CI/CD automatizados;
- Gerenciar e aplicar a infraestrutura em nuvem para os projetos do time utilizando práticas de Infraestrutura como Código (IaC);
- Desenvolver ferramentas auxiliares e frameworks internos para otimizar os fluxos de trabalho do time;
- Garantir a aplicação das melhores práticas de desenvolvimento de software (testes, código limpo, arquitetura sustentável);
- Atuar em parceria com áreas de negócio (Produtos, Sucesso do Cliente e Vendas/Marketing) para traduzir necessidades comerciais em soluções técnicas viáveis.
Requisitos
- ✓Sólida experiência como Engenheiro de Machine Learning (MLE) ou MLOps em ambientes de produção;
- ✓Conhecimento obrigatório em Sistemas Distribuídos e arquiteturas escalonáveis;
- ✓Domínio avançado da linguagem Python e boas práticas de engenharia de software;
- ✓Experiência prática com ferramentas de processamento massivo ou paralelo, como Spark e/ou Dask;
- ✓Experiência com computação em nuvem (Stack principal: AWS, mas conhecimentos em GCP ou Azure são totalmente aceitos);
- ✓Conhecimento prático em gerenciamento de infraestrutura utilizando Terraform;
- ✓Experiência com containerização (Docker);
- ✓Vivência com o ciclo de vida e deploy de modelos tradicionais (Regressão e Classificação).
- •Conhecimento prático em Kubernetes (K8s);
- •Experiência com mensageria/streaming (Kafka) e padrões de processamento assíncrono;
- •Conhecimento em ferramentas de orquestração de fluxos, preferencialmente Prefect (Airflow, Kubeflow ou similares também são válidos);
- •Entusiasmo ou experiência inicial em colocar LLMs / GenAI em produção;
- •Conhecimento em outras linguagens para manutenção de sistemas ou otimização de performance/fluxo de dados (como Java, Rust, C/C++ ou computação em GPUs);
- •Inglês avançado (leitura, escrita e documentação técnica).
Benefícios
- ✓Vale Alimentação e/ou Vale Refeição;
- ✓Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer;
- ✓Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais;
- ✓Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;
- ✓Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.
Sobre a Empresa
Mais vagas na Extractta →A Extractta nasceu com o propósito de transformar tecnologia em resultados reais para empresas de diversos segmentos. Ao longo da nossa trajetória, nos consolidamos como uma consultoria de inovação e tecnologia que une estratégia, pessoas e soluções digitais para apoiar organizações em seus desafios...[Ver Mais]
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