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Engenheiro de Machine Learning, M. Lops

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full-time

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Location Type: Hybrid

Location: Barueri • 🇧🇷 Brazil

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Job Level

Mid-LevelSenior

Tech Stack

DockerKubernetes

About the role

  • Publicar Vaga Afiliados ❌ Vagas que Você Ocultou ⭐️ Vagas Salvas ✅ Vagas Candidatadas Conta Source2IT Site LinkedIn Todas as Vagas Terceirização de Profissionais de TI
  • Bodyshop
  • Hunting de Profissionais de TI A Source2IT é uma empresa que fornece soluções de TI sob medida para aprimorar o desenvolvimento tecnológico de negócios. Eles se especializam em serviços ágeis, squads de TI, terceirização e gestão de infraestrutura, garantindo a operação eficiente de sistemas e a execução de projetos de alta qualidade por meio de profissionais qualificados. Com mais de 8 anos de experiência, eles se concentram em oferecer expertise inovadora e eficaz em TI, promovendo a diversidade e inclusão dentro de sua força de trabalho. 201 - 500 funcionários Fundada em 2016 🤝 B2B 🏢 Corporativo Engenheiro de Machine Learning (MLOps) 1 hora atrás 🏢🏡 Barueri – Híbrido ⏰ Tempo Integral 🟡 Pleno 🟠 Sênior 🤖 Engenheiro de Machine Learning Docker Kubernetes Candidatar-se Check Resume Score ☆ Salvar ☑️ Marcar como candidatado ❌ Ocultar Reportar problema Descrição
  • Construir pipelines de CI/CD para modelos (treinamento, validação, deploy e monitoramento automáticos).
  • Criar infraestrutura escalável para inferência, utilizando contêineres, orquestração (Docker, Kubernetes), serverless ou clusters.
  • Gerenciar versionamento de modelos, controle de metadados e acompanhamento de experimentos (por exemplo, MLflow, DVC).
  • Implementar monitoramento de modelos: métricas de desempenho, detecção de drift, alertas, logs e retraining automático.
  • Garantir robustez, tolerância a falhas e rollback automático de modelos.
  • Trabalhar com times de engenharia de dados, cientistas de dados e equipe de plataforma para entregar modelos eficientes e seguros.
  • Elaborar documentação e automações para facilitar inclusão e manutenção de novos modelos.
  • Assegurar conformidade com segurança, privacidade e regulamentos de dados de saúde (LGPD etc.). 🎯 Requisitos
  • Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou área correlata.
  • Formação superior em Estatística, Engenharia, Economia, Ciência de Dados, Sistemas ou áreas similares.
  • Experiência de 5 a 8 anos com operações de ML / DevOps.
  • Domínio de Docker, Kubernetes, sistemas distribuídos e orquestração de containers.
  • Experiência com ferramentas de versionamento e gerenciamento de modelos (MLflow, DVC, Kubeflow etc.).
  • Conhecimento em automação de pipelines, CI/CD e GitOps.
  • Experiência com monitoramento, alertas e retraining de modelos em produção.
  • Inglês fluente.
  • Boa capacidade de comunicação e trabalho em times multidisciplinares. Candidatar-se 📊 Pontuação do Currículo Envie seu currículo para ver se ele passa pelas ferramentas de rejeição automática usadas por recrutadores Check Resume Score Desenvolvido por Lior Neu-ner. Adoraria receber seu feedback — entre em contato por DM ou pelo e-mail support@remoterocketship.com Buscar Buscar vagas por cargo Buscar vagas por stack tecnológico Vagas remotas tempo-integral Vagas remotas meio-periodo Vagas remotas contrato-temporario Vagas remotas estagio Vagas Populares Vagas remotas de analista de dados Vagas remotas de DevOps Vagas remotas de assistente executivo Vagas remotas de designer de produto Vagas remotas de engenheiro de QA Vagas remotas de recrutador Vagas remotas de vendas Vagas remotas de SDR Vagas remotas de engenheiro de software Vagas remotas de pesquisador UX Recursos Publicar vaga Afiliados Política de privacidade e termos de serviço

Requirements

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  • Construir pipelines de CI/CD para modelos (treinamento, validação, deploy e monitoramento automáticos).
  • Criar infraestrutura escalável para inferência, utilizando contêineres, orquestração (Docker, Kubernetes), serverless ou clusters.
  • Gerenciar versionamento de modelos, controle de metadados e acompanhamento de experimentos (por exemplo, MLflow, DVC).
  • Implementar monitoramento de modelos: métricas de desempenho, detecção de drift, alertas, logs e retraining automático.
  • Garantir robustez, tolerância a falhas e rollback automático de modelos.
  • Trabalhar com times de engenharia de dados, cientistas de dados e equipe de plataforma para entregar modelos eficientes e seguros.
  • Elaborar documentação e automações para facilitar inclusão e manutenção de novos modelos.
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  • Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou área correlata.
  • Formação superior em Estatística, Engenharia, Economia, Ciência de Dados, Sistemas ou áreas similares.
  • Experiência de 5 a 8 anos com operações de ML / DevOps.
  • Domínio de Docker, Kubernetes, sistemas distribuídos e orquestração de containers.
  • Experiência com ferramentas de versionamento e gerenciamento de modelos (MLflow, DVC, Kubeflow etc.).
  • Conhecimento em automação de pipelines, CI/CD e GitOps.
  • Experiência com monitoramento, alertas e retraining de modelos em produção.
  • Inglês fluente.
  • Boa capacidade de comunicação e trabalho em times multidisciplinares. Candidatar-se 📊 Pontuação do Currículo Envie seu currículo para ver se ele passa pelas ferramentas de rejeição automática usadas por recrutadores Check Resume Score Desenvolvido por Lior Neu-ner. Adoraria receber seu feedback — entre em contato por DM ou pelo e-mail support@remoterocketship.com Buscar Buscar vagas por cargo Buscar vagas por stack tecnológico Vagas remotas tempo-integral Vagas remotas meio-periodo Vagas remotas contrato-temporario Vagas remotas estagio Vagas Populares Vagas remotas de analista de dados Vagas remotas de DevOps Vagas remotas de assistente executivo Vagas remotas de designer de produto Vagas remotas de engenheiro de QA Vagas remotas de recrutador Vagas remotas de vendas Vagas remotas de SDR Vagas remotas de engenheiro de software Vagas remotas de pesquisador UX Recursos Publicar vaga Afiliados Política de privacidade e termos de serviço
Benefits
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  • Bodyshop
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  • Experiência de 5 a 8 anos com operações de ML / DevOps.
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Hard skills
Machine LearningMLOpsCI/CDDockerKubernetesMLflowDVCKubeflowautomação de pipelinesmonitoramento de modelos
Soft skills
comunicaçãotrabalho em equipecapacidade de adaptaçãoresolução de problemasorganizaçãoliderançapensamento críticocolaboraçãodiversidadeinclusão