Engenheiro de Machine Learning Sênior

Maitha; Curitiba; Hybrid; BRL 240.000 - 360.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Maitha contrata Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para desenvolver, implantar e operar modelos em produção. Você construirá soluções ML ponta a ponta, desde arquitetura e pipelines até deploy, monitoramento e readiness para produção, usando PostgreSQL como base de dados.

O desafio é criar estruturas seguras, escaláveis e confiáveis, com foco em ganhos de 10% a 15% na base de controle, trabalhando com MLOps, APIs e Docker em um ambiente corporativo.

Qualifikationen

• Experiência sênior em Engenharia de Machine Learning, com projetos em produção.
• Python aplicado a sistemas de produção, com OO, modularização e tratamento de erros.
• Construção de pipelines reprodutíveis de treino e inferência.
• Conhecimento sólido em MLOps e MLflow, incluindo tracking e model registry.
• Deploy de modelos via APIs, Docker e CI/CD.
• Implementação de testes automatizados para ML.
• Domínio de SQL e PostgreSQL.
• Git e revisão de código.
• Segurança: gestão de segredos e isolamento de ambientes.

Aufgaben

• Projetar e implementar a estrutura de Machine Learning do zero, com foco em escalabilidade e confiabilidade.
• Desenvolver pipelines reprodutíveis de treinamento e inferência.
• Implementar MLOps para rastreamento de experimentos e versionamento de modelos.
• Deployer modelos em produção via APIs, containers e CI/CD.
• Criar testes automatizados para garantir qualidade de código e modelos.
• Integrar pipelines com PostgreSQL e bancos existentes.
• Aplicar boas práticas de engenharia de software e segurança.
• Preparar infraestrutura para monitoramento pela equipe de DevOps.
• Definir métricas de sucesso em parceria com as áreas envolvidas.

Kenntnisse

Python

OOP

Modular code

Error handling

ML pipelines

MLOps

MLflow

APIs

Docker

CI/CD

PostgreSQL

Git

Segurança

Tools

Docker

MLflow

Git

PostgreSQL

CI/CD

Jobbeschreibung

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior com perfil técnico e foco em desenvolvimento, implantação e operação de modelos em produção. Você atuará na construção de soluções de Machine Learning de ponta a ponta, desde a estruturação da arquitetura e dos pipelines até o deploy e a preparação dos modelos para monitoramento. O desafio será criar uma estrutura robusta, segura e escalável do zero, utilizando dados armazenados em PostgreSQL e priorizando resultados mensuráveis, com a meta de alcançar ganhos de 10% a 15% em relação a uma base de controle nos primeiros meses do projeto.

Responsabilidades

• Projetar e implementar a estrutura de Machine Learning do zero, considerando escalabilidade, segurança, manutenibilidade e confiabilidade.
• Desenvolver pipelines reprodutíveis de treinamento e inferência de modelos.
• Implementar soluções de MLOps para rastreamento de experimentos, versionamento e gerenciamento do ciclo de vida dos modelos.
• Desenvolver e disponibilizar modelos em produção por meio de APIs, containers Docker e pipelines de CI/CD.
• Criar testes automatizados para garantir a qualidade, a consistência e a confiabilidade do código e dos modelos.
• Integrar os pipelines e modelos às bases de dados existentes, utilizando SQL e PostgreSQL.
• Aplicar boas práticas de engenharia de software, incluindo programação orientada a objetos, modularização, tratamento de erros e revisão de código.
• Implementar práticas de segurança, como gerenciamento adequado de segredos, princípio do menor privilégio e segregação de ambientes.
• Preparar a infraestrutura e os componentes necessários para que o time de DevOps realize o monitoramento inicial das soluções em produção.
• Trabalhar com as áreas envolvidas para definir métricas de sucesso, avaliar resultados e buscar ganhos de 10% a 15% em relação à base de controle.
• Garantir autonomia na execução das entregas, desde as decisões técnicas e arquiteturais até a disponibilização das soluções em produção.

Requisitos

• Experiência sênior em Engenharia de Machine Learning, com histórico de projetos semelhantes implementados e operando em produção.
• Domínio de Python aplicado ao desenvolvimento de sistemas de produção, incluindo orientação a objetos, código modular e tratamento de erros.
• Experiência na construção de pipelines reprodutíveis de treinamento e inferência.
• Conhecimento sólido em MLOps e MLflow, incluindo tracking de experimentos, model registry e versionamento de modelos.
• Experiência com deploy de modelos por meio de APIs, Docker e pipelines de CI/CD.
• Experiência na implementação de testes automatizados para aplicações e pipelines de Machine Learning.
• Domínio de SQL e experiência com PostgreSQL.
• Familiaridade com Git, controle de versão e práticas de revisão de código.
• Conhecimento de boas práticas de segurança, incluindo gerenciamento de segredos fora do código, princípio do menor privilégio e segregação de ambientes.
• Capacidade de preparar soluções para operação e monitoramento, facilitando a transição para o time de DevOps.
• Autonomia para definir arquiteturas, estruturar componentes e desenvolver soluções de Machine Learning do zero.

Diferenciais

• Experiência com Google Cloud, especialmente Vertex AI e BigQuery.
• Conhecimento em ADK (Agent Development Kit), do ecossistema Google.
• Experiência com Azure Machine Learning.
• Conhecimento em ferramentas de orquestração de workflows e processamento distribuído.
• Experiência no desenvolvimento de soluções de Machine Learning para o setor bancário ou financeiro.
• Vivência com projetos orientados a resultados mensuráveis, testes controlados e melhoria de indicadores de negócio.
• Residência em Curitiba ou região metropolitana, considerando a localização do cliente.

Modelo de trabalho

O que você encontrará na Maitha

• Experiência de Desenvolvimento Individual de soft skills e acompanhamento em toda a jornada;
• Gestão de bem-estar com acompanhamento de métricas e indicadores sobre a evolução de satisfação;
• Treinamentos, workshops e meetups para evolução de soft e hard skills;
• Rewards com programa de pontos e premiações;
• TotalPass com várias opções de planos e mais de 250 modalidades, como musculação, cross training, yoga, dança e muito mais;