Senior Machine Learning Engineer / MLOps (Stone)

Stone

Brasil

Híbrido

BRL 240 000 - 420 000

Tempo integral

14 dias+

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Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Salário Fixo

Remuneração Variável

Plano de Saúde e Odontológico

Hosp. Virtual 24/7

Auxílio Combustível

Vale Refeição/Alimentação

Auxílio Creche

Seguro de Vida

Auxílio Home Office

Convênio SESC

Educação Stone

Acolhe360°

Quick Massage

Resumo da oferta

A Stone procura eng aritado Senior Machine Learning Engineer / MLOps para atuar como ponte entre ciência de dados e produção. Você criará, arquitetará e manterá pipelines de ML em larga escala, garantindo eficiência, escalabilidade e baixa latência em ambientes de produção.

Esperamos domínio de MLOps com Databricks, MLflow, Docker e APIs de inferência (FastAPI). Experiência com PySpark, Spark SQL e streaming Kafka também é valorizada.

Qualificações

Engenharia de software e design de sistemas com boas práticas de código e documentação.
Experiência em MLOps, incluindo rastreamento de experimentos e gestão de modelos.
Domínio de pipelines de ML em Databricks, infraestrutura como código e monitoramento de qualidade.
Criação de APIs de inferência (FastAPI) e conteinerização com Docker.

Responsabilidades

Atuar como ponte entre equipes de ciência de dados e produção, projetar e manter pipelines de ML em larga escala.
Garantir baixa latência, escalabilidade e monitoramento de modelos em produção.
Desenhar estratégias de serving (batch/online) e APIs de inferência; implementar CI/CD para ML.

Conhecimentos

Software Engineering

System Design

MLOps

APIs design

CI/CD

Data Processing

Streaming

Multi-cloud

GenAI integration

Formação académica

Engenharia de Software/Computação

Ferramentas

Databricks

MLflow

Docker

FastAPI

PySpark

Spark SQL

Kafka

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Stone

Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente. Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados. Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país, em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO.

Nossa Cultura

Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores:

O cliente é a razão - O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso.
Cabeça de dono - Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor.
Direto ao ponto - Profundidade para entender e simplicidade para resolver.
Excelência é um jogo de equipe - Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração.
Paixão em cada detalhe - Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer.

Como é ser uma pessoa Senior Machine Learning Engineer / MLOps (Stone)

Atuar como a "ponte" entre o time de Ciência de Dados e o ambiente de produção. O profissional será responsável por criar, arquitetar e manter sistemas e pipelines de Machine Learning em larga escala, garantindo que sejam eficientes, escaláveis e tenham baixa latência.

O Que Esperamos De Você

Engenharia de Software e System Design: Domínio em boas práticas de código (clean code, testes, design patterns), desenho e documentação de arquitetura de sistemas (Modelo C4) e criação de pipelines de CI/CD para ML (ex: GitHub Actions).
MLOps (Foco em Databricks): Domínio do ciclo de vida de ML, incluindo rastreamento de experimentos (MLflow), gestão de Feature Store (evitando vazamento de dados), Infraestrutura como Código (Databricks Asset Bundles), otimização de custos/computação e monitoramento de qualidade e drift dos modelos.
Serving e Orquestração: Definição de estratégias de serving (batch vs. online), criação de APIs de inferência (FastAPI, Databricks), conteinerização avançada (Docker) e monitoramento com alertas.
Processamento de Dados: Construção de pipelines escaláveis e processamento distribuído usando PySpark, Spark SQL e processamento em tempo real (Streaming) com Apache Kafka.

O Que Aumenta As Suas Chances

Background em Engenharia: Forte experiência anterior como Backend, DevOps ou SRE (lidando com microsserviços em produção).
Inteligência Artificial Generativa: Experiência com integração e produtização de LLMs e GenAI (OpenAI, modelos open-source, etc.).
Analytics Engineering: Experiência com dbt, Delta Lake e modelagem de dados.
Multi-cloud: Experiência integrando e trabalhando com diferentes nuvens (AWS, GCP, Azure).

Nosso Pacote De Remuneração e Benefícios

(itens com asterisco possuem regras específicas de elegibilidade, que serão explicadas pelos recrutadores ao longo do processo seletivo)

Salário Fixo
Pacote de Remuneração Variável* (PLR, ILP ou Comissão - disponibilizado conforme a elegibilidade do cargo, não sendo um modelo de livre escolha)
Plano de Saúde e Odontológico com coparticipação (exceto para profissionais com deficiência que não possuem coparticipação)
Hospital Virtual Verde: equipe de telemedicina disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana
Subsídio de medicamentos
Vale Refeição e/ou Vale Alimentação - Pluxee* (exceto para cargos de Executivo(a) Comercial - 6hrs)
Auxílio Creche (para crianças até 5 anos e 11 meses)
Auxílio Filho com Deficiência
Seguro de Vida
Auxílio combustível ou auxílio deslocamento *
Auxílio home office * (apenas para contratos Híbridos ou Remotos)
Kit Acolhimento para novos pais
Convênio SESC*
Benefício Educação - Plataforma interna de autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca Stone)
Acolhe360º - Apoio emocional (gratuito)
Quick Massage e Ambulatório*