Mlops engineer

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Estamos em busca de um(a) MLOps Engineer para atuar em projetos estratégicos em cliente de grande porte. Este profissional será responsável pelo desenho, implementação e sustentação de esteiras automatizadas para produtos de dados e modelos de Machine Learning, atuando como elo entre Engenharia de Dados, Ciência de Dados e Operações.

Seu principal objetivo será garantir governança, escalabilidade, automação e confiabilidade dos ambientes analíticos em Azure, apoiando a evolução contínua das soluções de dados e IA.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver, implementar e sustentar pipelines de CI/CD para automação de testes, build e deploy de artefatos de dados e Machine Learning.
• Automatizar o ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, incluindo treinamento, versionamento, validação, implantação e monitoramento em produção.
• Implementar esteiras de DataOps e MLOps para produtos de dados utilizando as melhores práticas de automação e governança.
• Desenvolver e manter pipelines para workloads em Azure Databricks, Azure Data Factory e demais serviços da plataforma Azure.
• Implementar monitoramento, observabilidade e alertas para qualidade de dados, performance de pipelines e disponibilidade dos ambientes.
• Monitorar a performance de modelos em produção, acompanhando indicadores como data drift, concept drift e métricas operacionais.
• Trabalhar em parceria com Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e equipes de desenvolvimento para garantir a disponibilização de soluções analíticas em produção.
• Aplicar boas práticas de versionamento, segurança, rastreabilidade e governança de artefatos de dados e modelos.
• Apoiar iniciativas de otimização de performance, escalabilidade e custos dos ambientes em nuvem.

Requisitos mínimos

Requisitos mínimos

• Engenharia de Dados
• Experiência sólida com Azure Databricks e Apache Spark.
• Conhecimento avançado no ecossistema Azure:
• Azure Data Factory
• Azure Data Lake Storage Gen2
• Azure Synapse Analytics
• Azure Key Vault
• DataOps e Infraestrutura
• Experiência com Git e estratégias de versionamento.
• Vivência com Azure DevOps, incluindo Azure Repos e Azure Pipelines.
• Conhecimento na construção de pipelines CI/CD para projetos de dados.
• Experiência com monitoramento utilizando Azure Monitor, Log Analytics ou ferramentas equivalentes.
• MLOps
• Experiência com MLflow para rastreamento de experimentos e versionamento de modelos.
• Conhecimento em Azure Machine Learning para gerenciamento do ciclo de vida de modelos.
• Experiência na publicação de modelos para inferência em tempo real (Real-Time Endpoints) e processamento em lote (Batch Endpoints).
• Familiaridade com Docker para empacotamento de aplicações.
• Conhecimento em Azure Container Registry (ACR).
• Experiência com Azure Kubernetes Service (AKS) para disponibilização de serviços de Machine Learning.

Diferenciais

• Experiência com Terraform ou Bicep para Infraestrutura como Código (IaC).
• Conhecimento em arquiteturas Lakehouse.
• Experiência com Delta Lake.
• Conhecimento em Unity Catalog.
• Conhecimento em observabilidade utilizando Prometheus e Grafana.
• Experiência com IA Generativa, LLMOps ou aplicações baseadas em modelos generativos.
• Certificações Microsoft Azure (AZ-400, DP-203, DP-100 ou AI-102).

Contrato: Período Integral

Educação mínima: Superior

Nível profissional: Alguma responsabilidade