Engenheiro MLOps Sênior

Extractta

Engenheiro MLOps sênior desenvolvendo plataformas escaláveis de Machine Learning para a Extractta, consultoria de inovação e tecnologia. Gerenciando infraestrutura AWS, pipelines MLOps, deploy de modelos e sistemas distribuídos.

Posted 8/14/2026full-timeRemote • 🇧🇷 BrazilMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in Machine Learning Engineering and MLOps, with a strong focus on building and maintaining complex distributed systems. Proficient in cloud infrastructure management, CI/CD pipelines, and software development best practices.

Highest-signal resume keywords

Machine Learning Engineering (MLE)MLOps ArchitecturePython ProgrammingCloud Computing (AWS)Infrastructure as Code (Terraform)

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Hard Skills

Machine Learning EngineeringMLOpsPythonSparkDaskAWSTerraformDockerKubernetes (K8s)Java

Tools & Technologies

CI/CD PipelinesFeature StoreModel ServingKafkaPrefectAirflowKubeflow

Industry Keywords

Distributed SystemsScalable ArchitecturesRegression ModelsClassification ModelsLLMs/GenAI

Tech Stack

Tools & technologies

AirflowAWSAzureDockerGoogle Cloud PlatformJavaKafkaKubernetesPythonRustSparkTerraform

About the role

Key responsibilities & impact

Projetar, construir e manter sistemas complexos e distribuídos para o ciclo de vida completo de Machine Learning, da ingestão ao monitoramento em produção
Implementar e evoluir a arquitetura de MLOps, incluindo Feature Store, Model Serving e pipelines de CI/CD automatizados
Gerenciar e aplicar infraestrutura em nuvem utilizando práticas de Infraestrutura como Código (IaC)
Desenvolver ferramentas auxiliares e frameworks internos para otimizar os fluxos de trabalho do time
Garantir melhores práticas de desenvolvimento de software, incluindo testes, código limpo e arquitetura sustentável
Atuar em parceria com Produtos, Sucesso do Cliente e Vendas/Marketing para traduzir necessidades comerciais em soluções técnicas viáveis

Requirements

What you’ll need

Sólida experiência como Engenheiro de Machine Learning (MLE) ou MLOps em ambientes de produção
Conhecimento obrigatório em Sistemas Distribuídos e arquiteturas escalonáveis
Domínio avançado de Python e boas práticas de engenharia de software
Experiência prática com Spark e/ou Dask
Experiência com computação em nuvem, principalmente AWS; conhecimentos em GCP ou Azure também aceitos
Conhecimento prático em gerenciamento de infraestrutura com Terraform
Experiência com Docker
Vivência com ciclo de vida e deploy de modelos tradicionais de Regressão e Classificação
Kubernetes (K8s) desejável
Kafka e padrões de processamento assíncrono desejáveis
Ferramentas de orquestração de fluxos, preferencialmente Prefect; Airflow, Kubeflow ou similares também válidos
Entusiasmo ou experiência inicial em colocar LLMs/GenAI em produção
Conhecimento em Java, Rust, C/C++ ou computação em GPUs desejável
Inglês avançado desejável para leitura, escrita e documentação técnica

Benefits

Comp & perks

Vale Alimentação e/ou Vale Refeição
Convênio Sesi e Sesc, oferecendo acesso a serviços de saúde, bem-estar e lazer
Parceria com Instituições de Ensino, com descontos exclusivos em cursos e programas educacionais
Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos
Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão