Engenheiro Mlops Sênior

• O profissional será responsável por garantir a operacionalização eficiente de modelos de machine learning, automatizando processos e promovendo boas práticas de engenharia.
• Responsabilidades:Implementar e manter pipelines de MLOps para treinamento, validação e deployment de modelos; Gerenciar ambientes de containers (Docker) e orquestração com Kubernetes; Desenvolver e gerenciarAPIs para consumo de modelos em produção; Trabalhar com sistemas de mensageria como Kafka (ou similares) para ingestão e tratamento de dados; Atuar com engenharia dedados, construindo pipelines com Spark, EMR, Glue e outras ferramentas; Modelar, construir e consumir Feature Stores; Trabalhar com bancos NoSQL como Cassandra, MongoDB e DynamoDB; Colaborar com times de dados, engenharia e produto para entregar soluções robustas e escaláveis.
• Requisitos:Sólida experiência em MLOps e engenharia de dados; Experiência comDocker, Kubernetes e APIs REST; Conhecimento emferramentas como Kafka, Spark, EMR, Glue; Familiaridade com Feature Stores e práticas de versionamento de modelos; Experiência combancos de dados NoSQL (Cassandra, MongoDB, DynamoDB); Perfil proativo, colaborativo e orientado à resolução de problemas.
• Diferenciais:Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure); Experiência comCI/CD aplicado a pipelines de ML; Conhecimento deferramentas de monitoramento de modelos em produção.

Caderno Nacional