Engenheiro de Machine Learning Sênior

Peers Solutions; São Paulo; On-site; BRL 240,000 - 420,000; Full time

Job summary

A Peers Solutions, consultoria em negócios e tecnologia, busca um Engenheiro de Machine Learning Sênior para estruturar pipelines end-to-end, garantindo práticas de MLOps e contribuindo para escalabilidade dos modelos.

Você atuará com Databricks, Spark e Delta Lake, desenvolvendo em Python com foco em performance, integração via REST APIs e em ambientes Azure com Docker e Kubernetes.

Colaborará próximo aos times de Dados, Engenharia e Produto para entregar soluções estratégicas.

Qualifications

• Desenvolver, manter e re-treinar pipelines de ML de ponta a ponta.
• Estruturar a esteira de MLOps com automação, rastreabilidade e governança dos modelos.
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados e pipelines de CI/CD.
• Trabalhar com grandes volumes de dados usando Databricks, Spark e Delta Lake.
• Desenvolver soluções em Python com foco em performance, legibilidade e escalabilidade.
• Integrar modelos via APIs REST seguindo padrões de segurança.
• Atuar em ambientes cloud (Azure), com Docker, Kubernetes e orquestração.
• Colaborar com times de Dados, Engenharia e Produto para soluções estratégicas

Responsibilities

• Desenvolver, implantar, monitorar e re-treinar pipelines de ML.
• Estruturar esteira de MLOps com automação e governança.
• Implementar testes automatizados e CI/CD para modelos.
• Trabalhar com Databricks, Spark e Delta Lake em grandes volumes de dados.
• Desenvolver em Python com foco em performance e escalabilidade.
• Integrar modelos via APIs REST com práticas de segurança.
• Operar em Azure usando Docker e Kubernetes.
• Colaborar com Dados, Engenharia e Produto para entregas estratégicas

Skills

Machine Learning

Databricks

Spark

Delta Lake

Python

REST APIs

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

Azure

Tools

Docker

Kubernetes

Azure

Job description

A Peers Solutions, consultoria em negócios e tecnologia, busca um Engenheiro de Machine Learning Sênior para atuar na estruturação de pipelines end-to-end, garantindo práticas robustas de MLOps e contribuindo para a escalabilidade e governança dos modelos. O profissional será responsável por resolver problemas de negócio por meio do uso estratégico de dados, com foco em performance e otimização dos recursos disponíveis.

Responsabilidades

• Desenvolver, implantar, monitorar e re-treinar pipelines de Machine Learning de ponta a ponta
• Estruturar e evoluir a esteira de MLOps, garantindo automação, rastreabilidade, versionamento e governança dos modelos
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados, pipelines de CI/CD e monitoramento contínuo de performance
• Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e Delta Lake
• Desenvolver soluções em Python, com foco em performance, legibilidade e escalabilidade
• Integrar modelos via APIs REST, seguindo padrões de segurança e boas práticas
• Atuar em ambientes cloud (preferencialmente Azure), utilizando Docker, Kubernetes e ferramentas de orquestração
• Colaborar de forma próxima com times de Dados, Engenharia e Produto para entrega de soluções estratégicas