Analista de MLOps Sênior

Nava | Tech for Business; São Paulo; On-site; BRL 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

A Nava | Tech for Business busca engenheiro(a) de ML com foco em automação e operacionalização de modelos. Você atuará na construção, automação, sustentação e evolução de plataformas que suportam o ciclo de vida dos modelos, garantindo escalabilidade e confiabilidade.

Precisa ter Python e SQL sólidos, experiência com Git, CI/CD, containers e AWS. Formação técnica ou superior e boa comunicação são valorizadas para colaborar com ciência de dados, engenharia de dados e TI.

Qualifications

• Sólida experiência em Python e SQL.
• Conhecimento em boas práticas de engenharia de software e versionamento de código.
• Experiência com pipelines de CI/CD e containers.
• Conhecimento em ambientes Cloud (preferencialmente AWS).
• Experiência com observabilidade, monitoração de aplicações e governança de modelos.

Responsibilities

• Estruturar e automatizar pipelines de treinamento, deploy e monitoramento de modelos.
• Desenvolver e manter processos de CI/CD para aplicações e modelos de ML.
• Atuar na integração entre times de Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Tecnologia.
• Implementar boas práticas de versionamento, observabilidade, monitoramento e governança de modelos.
• Garantir a estabilidade, performance e escalabilidade dos ambientes de ML.
• Apoiar cientistas de dados na operacionalização de modelos em produção.

Skills

Python

SQL

Git

CI/CD

Docker

AWS

Observability

MLOps

Tools

MLflow

SageMaker

Kubeflow

Airflow

Terraform

Job description

Na Nava, acreditamos no poder da tecnologia para transformar negócios — e estamos com uma oportunidade desafiadora e estratégica esperando por você.

Vem escrever seu código com a gente!

Você irá atuar na construção, automação, sustentação e evolução das plataformas e processos que suportam o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning, garantindo escalabilidade, confiabilidade e eficiência operacional.

Principais responsabilidades

• Estruturar e automatizar pipelines de treinamento, deploy e monitoramento de modelos.
• Desenvolver e manter processos de CI/CD para aplicações e modelos de Machine Learning.
• Atuar na integração entre times de Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Tecnologia.
• Implementar boas práticas de versionamento, observabilidade, monitoramento e governança de modelos.
• Garantir a estabilidade, performance e escalabilidade dos ambientes de Machine Learning.
• Apoiar cientistas de dados na operacionalização de modelos em produção.

Requisitos e conhecimentos

• Sólida experiência em Python e SQL.
• Conhecimento em boas práticas de engenharia.
• Experiência com Git e processos de versionamento de código.
• Experiência com pipelines CI/CD.
• Conhecimento de containers (Docker) e orquestração de serviços.
• Experiência com ambientes Cloud (preferencialmente AWS).
• Conhecimento em automação, monitoramento e observabilidade de aplicações.

Diferenciais

• Experiência prévia em times de Ciência de Dados ou Machine Learning.
• Experiência com ferramentas de MLOps (MLflow, SageMaker, Kubeflow, Airflow ou similares).
• Conhecimento em monitoramento de modelos e Data Drift.
• Experiência com Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation ou similares).

Competências comportamentais

• Forte senso de ownership e autonomia.
• Boa capacidade de comunicação com públicos técnicos e não técnicos.
• Perfil colaborativo e orientado à resolução de problemas.
• Proatividade para identificar oportunidades de melhoria e automação.
• Facilidade para atuar em ambientes multidisciplinares.