Descrição:

Publicada: 10/07/2025

Junte-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning / MLOps para atuar em um projeto de Arquitetura e Governança de Dados e IA (GenAI) no cliente Ipiranga.

Esse(a) profissional será responsável por construir, implementar e manter pipelines de machine learning, garantindo que os modelos de IA sejam treinados, validados e implantados em produção com confiabilidade, escalabilidade e rastreabilidade.

Responsabilidades

  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de MLOps para automação do ciclo de vida de modelos de machine learning
  • Implementar processos de versionamento, validação, teste e deployment de modelos em ambiente produtivo
  • Garantir escalabilidade, desempenho e disponibilidade das soluções de IA, aplicando práticas modernas de engenharia de software
  • Monitorar modelos em produção, identificando desvios de performance (drift), falhas e oportunidades de reentrenamento
  • Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de infraestrutura para integrar as soluções de forma segura e eficiente
  • Utilizar ferramentas como MLflow, Airflow, Kubernetes, Docker, Terraform e plataformas em nuvem

Requisitos

  • Experiência em engenharia de machine learning ou MLOps, com atuação em ambientes de produção
  • Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy
  • Vivência com ferramentas de orquestração e automação de workflows, como Airflow, Kubeflow ou Prefect
  • Conhecimento em práticas de CI/CD aplicadas a modelos de machine learning
  • Experiência com conteneirização (Docker) e orquestração (Kubernetes)
  • Familiaridade com ferramentas de versionamento de modelos e experimentos (ex: MLflow, DVC)
  • Conhecimento em ambientes de nuvem (ex: AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

Diferenciais

  • Experiência com monitoramento de modelos em produção e detecção de drift
  • Conhecimento em infraestrutura como código (IaC) usando Terraform ou CloudFormation
  • Certificações em MLOps, machine learning ou plataformas de nuvem
  • Vivência com frameworks de deep learning (ex: TensorFlow, PyTorch)
  • Participação em projetos com foco em IA generativa ou arquiteturas orientadas a dados (DataOps, ModelOps)

Benefícios

  • Certificações de reembolso
  • Day off de aniversário

APIs e tecnologia de dados para acelerar a competitividade

CampinasCidade
2013Fundada
51-100Colaboradores
Setor
Tecnologia e ServiçosSetor

Descrição:

Publicada: 10/07/2025

Junte-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning / MLOps para atuar em um projeto de Arquitetura e Governança de Dados e IA (GenAI) no cliente Ipiranga.

Esse(a) profissional será responsável por construir, implementar e manter pipelines de machine learning, garantindo que os modelos de IA sejam treinados, validados e implantados em produção com confiabilidade, escalabilidade e rastreabilidade.

Responsabilidades

  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de MLOps para automação do ciclo de vida de modelos de machine learning
  • Implementar processos de versionamento, validação, teste e deployment de modelos em ambiente produtivo
  • Garantir escalabilidade, desempenho e disponibilidade das soluções de IA, aplicando práticas modernas de engenharia de software
  • Monitorar modelos em produção, identificando desvios de performance (drift), falhas e oportunidades de reentrenamento
  • Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de infraestrutura para integrar as soluções de forma segura e eficiente
  • Utilizar ferramentas como MLflow, Airflow, Kubernetes, Docker, Terraform e plataformas em nuvem

Requisitos

  • Experiência em engenharia de machine learning ou MLOps, com atuação em ambientes de produção
  • Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy
  • Vivência com ferramentas de orquestração e automação de workflows, como Airflow, Kubeflow ou Prefect
  • Conhecimento em práticas de CI/CD aplicadas a modelos de machine learning
  • Experiência com conteneirização (Docker) e orquestração (Kubernetes)
  • Familiaridade com ferramentas de versionamento de modelos e experimentos (ex: MLflow, DVC)
  • Conhecimento em ambientes de nuvem (ex: AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

Diferenciais

  • Experiência com monitoramento de modelos em produção e detecção de drift
  • Conhecimento em infraestrutura como código (IaC) usando Terraform ou CloudFormation
  • Certificações em MLOps, machine learning ou plataformas de nuvem
  • Vivência com frameworks de deep learning (ex: TensorFlow, PyTorch)
  • Participação em projetos com foco em IA generativa ou arquiteturas orientadas a dados (DataOps, ModelOps)

Benefícios

  • Certificações de reembolso
  • Day off de aniversário

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CampinasCidade
2013Fundada
51-100Colaboradores
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Tecnologia e ServiçosSetor