Senior Machine Learning Engineer / MLOps (Stone)

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 30

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 43%

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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Stone & Company

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1 - 10 funcionários

💼 Consultoria

🤝 B2B

Consulting • B2B

Stone + Company, uma consultoria em gestão e estratégia, ajuda seus clientes corporativos a entregar resultados de alto nível ao transformar estratégias fragmentadas — ou desenvolver novas — em um plano de ação coeso para alcançar desempenho superior e verdadeiro alinhamento de equipe, com rapidez.

Descrição

• Atuar como a "ponte" entre o time de Ciência de Dados e o ambiente de produção. O profissional será responsável por criar, arquitetar e manter sistemas e pipelines de Machine Learning em larga escala, garantindo que sejam eficientes, escaláveis e tenham baixa latência.

🎯 Requisitos

• Engenharia de Software e System Design: Domínio em boas práticas de código (clean code, testes, design patterns), desenho e documentação de arquitetura de sistemas (Modelo C4) e criação de pipelines de CI/CD para ML (ex: GitHub Actions). • MLOps (Foco em Databricks): Domínio do ciclo de vida de ML, incluindo rastreamento de experimentos (MLflow), gestão de Feature Store (evitando vazamento de dados), Infraestrutura como Código (Databricks Asset Bundles), otimização de custos/computação e monitoramento de qualidade e drift dos modelos. • Serving e Orquestração: Definição de estratégias de serving (batch vs. online), criação de APIs de inferência (FastAPI, Databricks), conteinerização avançada (Docker) e monitoramento com alertas. • Processamento de Dados: Construção de pipelines escaláveis e processamento distribuído usando PySpark, Spark SQL e processamento em tempo real (Streaming) com Apache Kafka. • Background em Engenharia: Forte experiência anterior como Backend, DevOps ou SRE (lidando com microsserviços em produção). • Inteligência Artificial Generativa: Experiência com integração e produtização de LLMs e GenAI (OpenAI, modelos open-source, etc.). • Analytics Engineering: Experiência com dbt, Delta Lake e modelagem de dados. • Multi-cloud: Experiência integrando e trabalhando com diferentes nuvens (AWS, GCP, Azure).

🏖️ Benefícios

• 💸Salário Fixo • 💰 Pacote de Remuneração Variável* (PLR, ILP ou Comissão - disponibilizado conforme a elegibilidade do cargo, não sendo um modelo de livre escolha) • 🏥 Plano de Saúde e Odontológico com coparticipação (exceto para profissionais com deficiência que não possuem coparticipação) • 🩺Hospital Virtual Verde: equipe de telemedicina disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana • 💊Subsídio de medicamentos • 🍽️ Vale Refeição e/ou Vale Alimentação - Pluxee* (exceto para cargos de Executivo(a) Comercial - 6hrs) • 👶 Auxílio Creche (para crianças até 5 anos e 11 meses) • 💙 Auxílio Filho com Deficiência • 🛡️ Seguro de Vida • ⛽Auxílio combustível ou auxílio deslocamento * • 🏠 Auxílio home office * (apenas para contratos Híbridos ou Remotos) • 🎁 Kit Acolhimento para novos pais • 🏢 Convênio SESC* • 📚 Benefício Educação - Plataforma interna de autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca Stone) • 🧠 Acolhe360º - Apoio emocional (gratuito) • 💆 Quick Massage e Ambulatório*  • Wellhub - TotalPass - Pet Club - Flash - Férias&Co - VT - Allya - Parcerias educacionais