Página da Vaga | Engenheiro de Dados Sênior (ML Ops)

VOLL; Brasil; Teletrabalho; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um profissional para automatizar pipelines de IA, desenvolver e manter modelos via API, e monitorar o desempenho dos algoritmos. O candidato ideal deve ter experiência avançada com BigQuery, conhecimento em Vertex AI e domínio em Python. A posição oferece um ambiente dinâmico e benefícios como plano de saúde, auxílio home office e licença parental generosa.

Serviços

Vale-refeição

Plano Médico e Odontológico

Auxílio home office

Auxílio à saúde mental

Licença-maternidade de 6 meses

Licença-paternidade de 20 dias

Qualificações

• Experiência avançada com BigQuery e Cloud Storage.
• Domínio de Vertex AI e Python para desenvolvimento de scripts.
• Experiência em projetos de Data Engineering ou MLOps.

Responsabilidades

• Automatizar pipelines de IA com dados.
• Disponibilizar modelos via API.
• Monitorar e melhorar continuamente os modelos.

Conhecimentos

BigQuery

Cloud Storage

Vertex AI

Python

Docker

Kubernetes

APIs RESTful

MLflow

Formação académica

Ciência da Computação

Engenharia da Computação

Engenharia de Software

Sistemas de Informação

Descrição da oferta de emprego

Job description

A VOLL nasceu para simplificar a mobilidade com uma solução única e global. É a tecnologia mais usada pelas maiores empresas do Brasil para gerir o deslocamento e as viagens das suas equipes.

Que tal fazer parte disso tudo?

Buscamos pessoas com vontade de revolucionar a maneira como os profissionais se movimentam pelo mundo!

Main responsibilities

O que você irá fazer:

• Automatizar pipelines de IA: trabalhar junto aos cientistas de dados para orquestrar o ciclo completo de treinamento, retreinamento e deploy de modelos de machine learning, garantindo que as etapas sejam efetuadas de forma automática e escalável.
• Disponibilizar modelos via API: desenvolver e manter endpoints que exponham os algoritmos criados pelo time de Data Science, de maneira que consumidores internos (equipe de Produto, KPIs, aplicações) consigam requisitar previsões em tempo real ou batch.
• Monitoramento e melhoria contínua: acompanhar o desempenho dos pipelines e dos modelos em produção (log, métricas, erros), identificar bugs ou degradações de performance e, em conjunto com os cientistas de dados, implementar correções e aprimoramentos.
• Integração de APIs: consumir dados de APIs externas (parceiros, fontes públicas, sistemas internos) e, quando necessário, construir APIs próprias para exportação de algoritmos, mantendo documentação clara (Swagger/OpenAPI) e garantindo versionamento adequado.
• Garantir padrões de segurança e escalabilidade: aplicar boas práticas de governança de dados, segurança de credenciais e controle de acesso em ambientes de nuvem (GCP e AWS), além de dimensionar recursos conforme a demanda dos pipelines de IA.

Requirements and skills

Requisitos :

• Experiência avançada com BigQuery e Cloud Storage;
• Domínio de Vertex AI (criação de pipelines de treinamento, deployment de endpoints, utilização de AutoML ou custom training );
• Conhecimentos para expor modelos em produção via SageMaker (endpoints, pipelines de treinamento, monitoramento de drift);
• Domínio de programação em Python para desenvolvimento de scripts de ETL, automação de tarefas e criação de APIs (FastAPI, Flask ou equivalente);
• Domínio no desenvolvimento com Docker (criando Dockerfiles otimizados) e Kubernetes ou Google Kubernetes Engine (GKE) para deploy de aplicações e microserviços;
• Conhecimentos no desenvolvimento de pipelines de integração contínua e entrega contínua (Cloud Build, GitHub Actions, Jenkins ou similares);
• Desenvolvimento e consumo de APIs RESTful;
• Habilidade em versionamento de endpoints e documentação automática (Swagger/OpenAPI);
• Conhecimento em ferramentas de versionamento de modelos (MLflow, DVC ou equivalents).

Experiências/Perfil:

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Estatística ou área correlata.
• Experiência em projetos de Data Engineering ou MLOps, com entrega de soluções de machine learning em produção.
• Vivência em construção de pipelines de dados para IA, desde a ingestão até a disponibilização de APIs de inferência.
• Experiência colaborando com Cientistas de Dados, entendendo requisitos de algoritmos e traduzindo-os em pipelines de produção.
• Capacidade de comunicação clara com times de Ciência de Dados e Produto para entender requisitos, reportar status e alinhar prioridades; pró-atividade para antecipar gargalos e propor soluções; organização para gerenciar múltiplos pipelines concorrentes.
• Certificações (desejável, mas não mandatória): Google Cloud Certified – Machine Learning Engineer.

Additional information

Nosso pacote de benefícios:

• Vale-refeição/alimentação no cartão Flash;
• Plano Médico e Odontológico Sulamérica;
• Total Pass e Gympass;
• Auxílio home office no cartão Flash;
• Auxílio à saúde mental (VOLL Care);
• Auxílio educação através do (VOLL Education);
• Seguro de vida em grupo;
• Licença-maternidade de 6 meses;
• Licença-paternidade de 20 dias (Nossa política de licença parental é igualmente aplicável a casais homoafetivos).
• Férias a partir de 6 meses;
• Day off.

Diversidade na Voll

Aqui na VOLL valorizamos cada pessoa e sua singularidade e oferecemos um ambiente que respeita as diversidades e individualidades. Aqui damos espaço para que você possa ser você mesmo #JuntosNoMesmoBarco.