MLOps Engineer – ML Platform Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 21

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🏗️ Engenheiro de Plataforma

👻 Score fantasma 31%

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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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2016

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💼 Consultoria

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions é uma empresa especializada em nearshoring, aquisição de talentos de TI e consultoria voltada para ajudar empresas a expandirem globalmente, particularmente no México, LATAM e Estados Unidos. Eles oferecem soluções personalizadas que incluem recrutamento de talentos, gestão de força de trabalho e integração de tecnologia e inteligência artificial para aprimorar processos de negócios. Com um forte foco em consultoria estratégica, a VALCE visa conectar tecnologia, talento e resultados tangíveis, com uma robusta rede de profissionais de TI e um histórico comprovado de colocações bem-sucedidas e escalonamento de projetos.

Descrição

• Monitor AI models and agents in production for performance, latency, errors, and availability • Track model drift, data distribution changes, and output stability • Observe business KPIs linked to AI behaviour • Detect and triage production incidents related to AI behaviour or degradation • Execute rollbacks, throttling, or model disabling when thresholds are breached • Support root-cause analysis and post-incident reviews • Support deployment, versioning, and release of AI models and agents using CI/CD-style pipelines • Maintain registries and metadata covering model ownership, lineage, risk classification, and approvals • Support safe promotion of models and agents through dev, test, and production environments • Ensure AI systems adhere to Responsible AI principles, internal controls, and audit requirements • Maintain audit trails, logs, and approval artefacts for risk, compliance, and regulators • Support fairness, bias, explainability, and transparency monitoring in production • Integrate AI systems with monitoring, logging, and alerting platforms • Work with cloud infrastructure, including containers, event streaming, and APIs • Collaborate with product, engineering, and data teams to standardise AI Ops patterns and blueprints

🎯 Requisitos

• Strong Python skills and experience supporting ML or LLM-based systems • Understanding of Model Ops / MLOps, especially the operational phase after deployment • Experience with monitoring and logging systems • Experience with CI/CD pipelines • Experience with containerised deployments, e.g. Docker-based runtimes • Familiarity with cloud platforms, Azure preferred • Experience with production troubleshooting • Ability to work cross-functionally with product, data science, engineering, and risk teams