Especialista Eng. De Machine Learning

Banco Bbc Digital; São Paulo; On-site; BRL 180,000 - 300,000; Full time

Job summary

Banco BBC Digital busca engenheiro(a) de ML sênior para projetar e manter a plataforma de AIOps/MLOps, com foco em treinamento, registro, implantação e monitoramento de modelos.

Você construirá pipelines CI/CD para IA, disponibilizará modelos em produção com baixa latência e participará ativamente como mentor técnico da equipe, promovendo governança de modelos e boas práticas de engenharia no ambiente financeiro.

Qualifications

• Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Física, Engenharias, Matemática Aplicada, Sistemas de Informação ou áreas afins.
• 5 anos ou mais de experiência em engenharia de software, engenharia de ML ou MLOps.
• Domínio de Python, de boas práticas de engenharia de software e de ferramentas de MLOps (ex.: MLflow, Kubeflow ou equivalentes).
• Experiência com containers e orquestração (Docker, Kubernetes), CI/CD e infraestrutura como código.
• Experiência comprovada colocando modelos de machine learning em produção e monitorando-os.
• Experiência prática com LLMs / IA generativa (prompting, RAG, agentes ou APIs).

Responsibilities

• Projetar e implementar a plataforma de AIOps/MLOps da área: treinamento, registro, implantação, monitoramento e retreino de modelos;
• Construir pipelines de CI/CD para modelos e serviços de IA, com testes automatizados, versionamento de código, dados e modelos;
• Disponibilizar modelos em produção em lote e em tempo real (APIs, microsserviços, containers), atendendo requisitos de latência e disponibilidade;
• Implementar monitoramento de performance, drift de dados e de modelos, com alertas e gatilhos de retreino;
• Estruturar a infraestrutura para IA generativa e agentes (LLMOps): gestão de prompts, avaliação de respostas, RAG, bases vetoriais, custos e segurança;
• Garantir rastreabilidade, documentação e trilhas de auditoria dos modelos, em linha com a governança de modelos da área;
• Apoiar os cientistas de dados na preparação de modelos para produção, disseminando boas práticas de engenharia;
• Atuar como mentor técnico da equipe.

Skills

Experiência 5+ anos

Python

Engenharia de software

CI/CD

IaC

Modelos ML em produção

LLMs / IA Generativa

Docker

Kubernetes

Education

Formação superior em Ciência da Computação/Engenharia/DS

Mestrado ou Doutorado (diferenciais)

Certificações em Cloud (diferenciais)

Tools

MLflow

Kubeflow

Job description

Somos um banco que entende as pessoas, as empresas e os profissionais do transporte.

O Banco BBC Digital é para todos que precisam de mais simplicidade e menos burocracia, unindo tradição e modernidade para conectar os clientes ao ecossistema de mobilidade e reinventar a relação das pessoas com suas vidas financeiras.

Além de uma Conta Digital sem mensalidade, com app e cartão pré-pago, nós oferecemos Financiamento (CDC) e Leasing para veículos leves e pesados, atendendo a todos que precisam.

Somos uma Empresa diversa e que promove a diversidade em todas as vagas independente de gênero, orientação sexual, raça, religião ou deficiência.

• Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Física, Engenharias, Matemática Aplicada, Sistemas de Informação ou áreas afins.
• 5 anos ou mais de experiência em engenharia de software, engenharia de ML ou MLOps.
• Domínio de Python, de boas práticas de engenharia de software e de ferramentas de MLOps (ex.: MLflow, Kubeflow ou equivalentes).
• Experiência com containers e orquestração (Docker, Kubernetes), CI/CD e infraestrutura como código.
• Experiência comprovada colocando modelos de machine learning em produção e monitorando-os.
• Experiência prática com LLMs / IA generativa (prompting, RAG, agentes ou APIs).

DIFERENCIAIS

• Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Matemática Aplicada, Estatística ou Engenharias.
• Experiência com ambientes em nuvem (Oracle, AWS, Azure ou GCP) e certificações relacionadas.
• Conhecimento de fundamentos de Machine Learning e de métricas de avaliação de modelos.
• Vivência em instituições financeiras, risco de crédito ou ambientes regulados.

• Projetar e implementar a plataforma de AIOps/MLOps da área: treinamento, registro, implantação, monitoramento e retreino de modelos;
• Construir pipelines de CI/CD para modelos e serviços de IA, com testes automatizados, versionamento de código, dados e modelos;
• Disponibilizar modelos em produção em lote e em tempo real (APIs, microsserviços, containers), atendendo requisitos de latência e disponibilidade;
• Implementar monitoramento de performance, drift de dados e de modelos, com alertas e gatilhos de retreino;
• Estruturar a infraestrutura para IA generativa e agentes (LLMOps): gestão de prompts, avaliação de respostas, RAG, bases vetoriais, custos e segurança;
• Garantir rastreabilidade, documentação e trilhas de auditoria dos modelos, em linha com a governança de modelos da área;
• Apoiar os cientistas de dados na preparação de modelos para produção, disseminando boas práticas de engenharia;
• Atuar como mentor técnico da equipe.