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Buscamos um profissional de nível pleno para atuar como Engenheiro de Machine Learning (MLOps/Infraestrutura ML). Este profissional será o pilar que conecta os modelos desenvolvidos pelo Cientista de Dados com a produção, infraestrutura e operação em escala.
Atribuições Principais
- Configurar e manter o ecossistema de MLOps, integrando com a stack de engenharia de dados e IA da empresa.
- Definir, implementar e operar pipelines de treinamento, validação, deploy e monitoramento de modelos de ML.
- Trabalhar com ferramentas como MLflow (configuração, tracking, registro de modelos), Databricks (em ambiente de MLOps), além de conhecimentos em Linux, servidores, cronjobs (agendamento, automação) e infraestrutura.
- Colaborar diretamente com o Cientista de Dados, fornecendo ambiente, automação, monitoramento (drift, performance, logs) e suporte para que os modelos fiquem robustos em produção.
- Garantir segurança, escalabilidade, versionamento e governança dos modelos de ML bem como integração com dados e APIs de produção.
- Formação superior em Ciências da Computação, Engenharia de Software, Engenharia Eletrônica ou área correlata.
- Experiência prática com MLflow (ou equivalente) para fluxo de modelos, registro, rastreabilidade e deploy.
- Experiência com Databricks (ou ambiente semelhante) com foco em MLOps.
- Sólidos conhecimentos em Linux, administração de servidores, automação (cronjobs, scripts), pipelines de CI/CD.
- Familiaridade com bibliotecas/pipelines de ML (scikit-learn, PyTorch ou similares) e compreensão clara do que o Cientista de Dados utiliza — por isso vai trabalhar próximo a esse perfil.
- Boa comunicação e habilidade para trabalhar de forma colaborativa, documentando processos, definindo padrões e garantindo que a infraestrutura de ML suporte o negócio de forma eficaz.
- Experiência em ambientes de cloud (AWS, Azure, GCP) com serviços de ML e pipelines.
- Experiência com monitoramento de modelos em produção (drift detection, alertas, logs de performance).
- Conhecimento em containerização (Docker, Kubernetes) e orquestração de tarefas (Airflow, Prefect).
- Vivência prévia em integração de modelos com APIs ou microserviços.
Por que construir sua carreira na Meta?
Oferecemos autonomia, metas claras e um ambiente dinâmico e desafiador, onde os profissionais têm oportunidade de interagir com diferentes tecnologias, participar de todos os tipos de projetos, trazer novas ideias e trabalhar de qualquer lugar do Brasil e (por que não?) do mundo. Além disso, somos uma das melhores empresas para se trabalhar no Brasil segundo o Great Place to Work e uma das 10 empresas que mais crescem no país há 3 anos consecutivos, segundo o Anuário Informática Hoje.
Quais são nossos valores?
- Somos pessoas servindo pessoas
- Pensamos e agimos como donos
- Temos gana por performance
- Crescemos e aprendemos juntos
- Buscamos excelência e a simplicidade
- Temos inovação e criatividade no nosso DNA
Se identificou? Então, #VemSerMeta!
Key Skills
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