MLOps Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🔥 0 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 25%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.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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Seekerh

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1 - 10 funcionários

Fundada em 2019

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Seekerh é uma consultoria de recrutamento e seleção que conecta empresas aos profissionais certos por meio de contratações estratégicas, avaliação de compatibilidade cultural e processos rápidos habilitados por tecnologia. A empresa oferece projetos personalizados de recrutamento, seleção e de talentos sob demanda, atuando como parceira estratégica para apoiar o crescimento organizacional sustentável e melhorar os resultados de contratação.

Descrição

• Desenhar, implementar e sustentar esteiras automatizadas para produtos de dados e modelos de Machine Learning • Atuar como elo entre Engenharia de Dados, Ciência de Dados e Operações • Garantir governança, escalabilidade, automação e confiabilidade dos ambientes analíticos em Azure • Apoiar a evolução contínua das soluções de dados e IA • Atuar em um dos grandes clientes da consultoria

🎯 Requisitos

• Experiência sólida com Azure Databricks e Apache Spark • Conhecimento avançado no ecossistema Azure: Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics e Azure Key Vault • Experiência com Git e estratégias de versionamento • Vivência com Azure DevOps, incluindo Azure Repos e Azure Pipelines • Conhecimento na construção de pipelines CI/CD para projetos de dados • Experiência com monitoramento utilizando Azure Monitor, Log Analytics ou ferramentas equivalentes • Experiência com MLflow para rastreamento de experimentos e versionamento de modelos • Conhecimento em Azure Machine Learning para gerenciamento do ciclo de vida de modelos • Experiência na publicação de modelos para inferência em tempo real (Real-Time Endpoints) e processamento em lote (Batch Endpoints) • Familiaridade com Docker para empacotamento de aplicações • Conhecimento em Azure Container Registry (ACR) • Experiência com Azure Kubernetes Service (AKS) para disponibilização de serviços de Machine Learning • Diferenciais: experiência com Terraform ou Bicep para Infraestrutura como Código (IaC) • Diferenciais: conhecimento em arquiteturas Lakehouse • Diferenciais: experiência com Delta Lake • Diferenciais: conhecimento em Unity Catalog • Diferenciais: conhecimento em observabilidade utilizando Prometheus e Grafana • Diferenciais: experiência com IA Generativa, LLMOps ou aplicações baseadas em modelos generativos • Diferenciais: certificações Microsoft Azure (AZ-400, DP-203, DP-100 ou AI-102)

🏖️ Benefícios

• O modelo de contratação pode ser PJ (sem benefícios) ou CLT