MLOps Engineer

Digiage; Campinas; Presencial; BRL 180 000 - 280 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Digiage, atuante em soluções de IA e Engenharia de Dados, busca um(a) MLOps Engineer para atuar em projetos estratégicos com foco em governança, escalabilidade e confiabilidade.

Você irá desenhar, implementar e sustentar esteiras automatizadas para dados e modelos, conectando Data Engineering, Data Science e Operações, com foco em Azure.

O objetivo é manter pipelines estáveis com monitoramento, versionamento e automação, aproveitando Azure Databricks, Data Factory, MLflow e AKS.

Qualificações

• 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; Git e 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 usando Azure Monitor ou ferramentas equivalentes.
• MLOps; MLflow para rastreamento de experimentos e versionamento de modelos.

Responsabilidades

• Desenvolver, implementar e sustentar pipelines de CI/CD para automação de testes, build e deploy de artefatos de dados e ML.
• Automatizar o ciclo de vida completo de modelos de ML, incluindo treinamento, versionamento, validação, implantação e monitoramento em produção.
• Implementar esteiras de DataOps e MLOps para produtos de dados usando 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 data drift, concept drift e métricas operacionais.
• Trabalhar com Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e equipes de desenvolvimento para produção de soluções analíticas.
• 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.

Conhecimentos

MLOps

CI/CD

Data governance

Colaboração entre equipes

Ferramentas

Azure Databricks

Apache Spark

Azure Data Factory

Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Synapse Analytics

Azure Key Vault

Azure DevOps

Git

Azure Monitor

MLflow

Azure Machine Learning

Docker

AKS

ACR

Terraform

Prometheus

Grafana

Descrição da oferta de emprego

Junte-se à Digiage e ajude a escalar soluções de Inteligência Artificial e Engenharia de Dados com excelência operacional.

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

• 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).