Engenheiro(a) Sênior de MLOps

Vaga não está no LinkedIn

🔥 24 minutos atrás

💃 América Latina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 15%

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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Factor Funding Company

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1 - 10 funcionários

Fundada em 1996

📦 Logística

🏭 Manufatura

💼 Consultoria

Logistics • Manufacturing • Consulting

A Factor Funding Company é uma empresa de serviços financeiros especializada em financiamento para pequenas empresas, oferecendo opções como factoring de contas a receber, empréstimos com garantia de ativos e financiamento de pedidos de compra. Ao converter faturas e contas a receber em dinheiro imediato, ajuda as empresas a melhorar rapidamente o fluxo de caixa, sem os processos demorados associados aos empréstimos tradicionais. Seus serviços atendem às necessidades de pequenas empresas de diversos setores, permitindo que se concentrem no crescimento e nas operações enquanto reduzem as preocupações com o fluxo de caixa.

Descrição

• Criar e automatizar pipelines de CI/CD para modelos de machine learning e fluxos de trabalho de dados usando GitHub Actions, GitLab CI ou Jenkins. • Projetar e gerenciar microsserviços conteinerizados e plataformas de orquestração para cargas de trabalho de ML usando Docker e Kubernetes (EKS, GKE, AKS). • Implementar e gerenciar ferramentas de ciclo de vida, rastreamento e versionamento de ML, como MLflow, DVC ou Kubeflow. • Provisionar, configurar e manter a infraestrutura de ML em nuvem usando ferramentas de Infrastructure as Code, como Terraform. • Estabelecer sistemas de monitoramento, alertas e logging para modelos implantados usando Prometheus, Grafana ou Arize, acompanhando data drift, desempenho dos modelos e integridade operacional. • Colaborar com cientistas de dados e engenheiros de software para transformar modelos de ML desenvolvidos em scripts experimentais em APIs de produção seguras, escaláveis e de baixa latência. • Projetar, desenvolver e manter a infraestrutura, os pipelines e as ferramentas que possibilitam a implantação e a operação contínuas de machine learning em ambientes corporativos. • Gerenciar fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta, desde o treinamento automatizado e o versionamento até o monitoramento em produção e a integração contínua.

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência prática em MLOps, com histórico comprovado de implantação e escalabilidade de pipelines de ML em ambientes corporativos. • Proficiência avançada em inglês (escrito e falado), com excelentes habilidades de comunicação para colaborar efetivamente com equipes multidisciplinares. • Sólidos conhecimentos de Python e scripting em Bash, com experiência em conteinerização (Docker) e frameworks de orquestração (Kubernetes). • Experiência prática avançada com plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure), Infrastructure as Code (Terraform) e pipelines de CI/CD. • Experiência comprovada com plataformas dedicadas de MLOps (MLflow, DVC, Kubeflow) e soluções de observabilidade e monitoramento de modelos (Prometheus, Grafana, Arize).

🏖️ Benefícios

• Participação societária por meio de equity. • Retiro anual da empresa. • Bônus educacional para aprendizado contínuo. • Recesso de inverno para toda a empresa. • Folga remunerada. • Eventos presenciais e meetups opcionais. • Planos de carreira personalizados. • Cultura de alta performance.

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