Engenheiro de Machine Learning MLOps - Sênior

Já pensou em se tornar um Roxpert e trabalhar na empresa que ficou no 66º lugar entre as 1212 pequenas melhores para se trabalhar ranqueadas pelo GPTW? 🚀 A Rox Partner é uma empresa jovem, focada em dados, em rápido crescimento como consultoria. Com 5 anos de atuação no mercado, já contamos com mais de 100 Roxperts, ótimos clientes, parceiros e inúmeros desafios!! E aí, bora evoluir juntos? 🚀🚀

Estamos em busca de um Engenheiro de Machine Learning MLOps - Sênior qualificado e proativo para se juntar à nossa equipe de Análise. Se você é um profissional apaixonado por análise gostaríamos de conhecê-lo.

Responsabilidades e Atribuição

• Desenvolver e gerenciar pipelines de dados e de Machine Learning utilizando ferramentas como Airflow ou Composer.
• Criar e manter infraestrutura escalável e eficiente na nuvem, utilizando serviços da GCP, como BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage e Vertex AI.
• Automatizar fluxos de treinamento, validação e deployment de modelos de ML com práticas de CI/CD, utilizando ferramentas como Azure Pipelines ou Jenkins.
• Implementar infraestrutura como código (IaC) para provisionamento de recursos em nuvem, utilizando Terraform.
• Versionar modelos, dados e código com ferramentas como DVC, MLflow ou Vertex AI Model Registry.
• Garantir conformidade com regulamentações como LGPD, implementando anonimização e governança de dados.
• Colaborar com times de Data Science, Engenharia de Dados e DevOps para integrar soluções robustas de ML.
• Monitorar e otimizar modelos de ML em produção, identificando e corrigindo problemas de performance ou drift de dados.
• Contribuir para a redução de custos operacionais, aplicando práticas de FinOps no gerenciamento de recursos em nuvem.
• Realizar análises e propor melhorias contínuas nos pipelines de dados e no ciclo de vida de modelos de ML.

• Experiência avançada em GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Vertex AI).
• Conhecimento em criação e manutenção de pipelines com Airflow ou Composer.
• Experiência prática com Terraform para gestão e automação de recursos em nuvem.
• Familiaridade com ferramentas como Azure Pipelines, Jenkins ou similares.
• Proeficiência em Python, com foco em bibliotecas de ML como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
• Conhecimento em ferramentas para versionamento de modelos e código (DVC, MLflow, Vertex AI Model Registry).
• Experiência com LGPD, incluindo anonimização de dados e conformidade regulatória.
• Compreensão e aplicação de práticas de otimização de custos em nuvem aplicadas ao MLOps.

Competências comportamentais:

• Capacidade de colaborar efetivamente com cientistas de dados, engenheiros de dados e times de DevOps.
• Habilidade de traduzir problemas técnicos complexos em soluções práticas e de fácil entendimento para diferentes stakeholders.
• Identificar oportunidades de melhorias nos pipelines de dados e no fluxo de treinamento de modelos de forma independente.
• Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos, lidando com desafios complexos e múltiplas prioridades.
• Interesse contínuo por inovações tecnológicas e práticas de mercado.
• Foco em entregar soluções que agreguem valor ao negócio, respeitando prazos e requisitos.

Benefits