MLOps Engineer

🕒 Agosto 26

🇵🇹 Portugal – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 20%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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5001 - 10000 funcionários

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A ARRISE é uma desenvolvedora global de software e prestadora de serviços focada no setor de iGaming. Com mais de 11. 000 profissionais em 14 localidades, a empresa projeta e desenvolve produtos de cassino, incluindo jogos de slot premiados, experiências imersivas de live casino e soluções de plataforma de alto desempenho que acompanham todo o processo, do conceito à execução. A ARRISE combina design criativo de jogos e engenharia de software para aumentar o engajamento dos jogadores e apoiar operadores e parceiros do setor de apostas online.

Descrição

• Design and operate scalable inference and serving systems for ML workloads • Design and maintain automated data, training, and inference pipelines • Build and manage CI/CD pipelines for application testing, validation, and deployment • Monitor and maintain deployed APIs to ensure performance, reliability, and security • Create and manage internal platforms to configure and manage ML systems in production • Develop observability dashboards and alerting systems for model and infrastructure health • Implement unit and integration tests for ML code, pipelines, and deployment workflows • Follow security best practices in containerized deployments and data handling

🎯 Requisitos

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Engineering, or a related field • Proficient in Python with strong software architecture and development skills • Expertise in cloud platforms, preferably Azure, for architecting scalable and reliable ML systems • Strong knowledge of version control systems, package management, and dependency tracking • Expertise in containerization using Docker for scalable and maintainable system deployments • Experience with monitoring, logging, and alerting for ML systems and infrastructure • Knowledge of general Machine Learning concepts and algorithms • Proven experience deploying and managing ML models in production environments • Knowledge of data modelling, ETL processes, and database systems (SQL and NoSQL)

🏖️ Benefícios

• Growth opportunities at all levels • Investment in employees • Strategic partnerships opening new opportunities for success

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