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Sr MLOps Analyst - (100% Remoto)

Invillia

Brasil

Teletrabalho

BRL 120.000 - 160.000

Tempo integral

Há 28 dias

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia busca um especialista em machine learning para implantar modelos e auxiliar na integração de soluções de IA. O candidato ideal possui experiência em MLOps, proficiência em Python e formação em engenharia ou matemática. A vaga oferece flexibilidade de trabalho remoto e a oportunidade de trabalhar em projetos inovadores com uma cultura de conexão e colaboração.

Serviços

Cultura de trabalho em equipe
Oportunidades de crescimento através da Invillia Academy

Qualificações

  • Experiência em ciclo de vida de desenvolvimento de Machine Learning (MLDLC).
  • Conhecimento em ferramentas e abordagens de MLOps, como: MLFlow, Airflow e TensorFlow.
  • Vontade de atuar em projetos com Large Language Models (LLMs).

Responsabilidades

  • Implantar modelos de machine learning em conjunto com os cientistas de dados.
  • Auxiliar times de engenharia fornecendo orientações e ferramentas para integração de modelos.
  • Participar da entrega de modelos e produtos de dados e IA de alta qualidade.

Conhecimentos

Machine Learning Development Life Cycle (MLDLC)
MLOps tools and approaches (MLFlow, Airflow, TensorFlow)
Experience with Docker
Proficiency in Python
Cloud Computing (AWS)
Event processing (Kafka and Spark)

Formação académica

Formação em engenharia, matemática ou computação
Mestrado ou MBA são diferenciais

Ferramentas

Terraform
Kubernetes
Jenkins
Git
Descrição da oferta de emprego

A Invillia revolucionou a forma como as empresas criam e desenvolvem estratégias, negócios e produtos digitais, além de inovar na maneira como pessoas apaixonadas por tecnologia podem interagir e evoluir, independentemente de sua localização.

Para a Invillia, não importa onde você está — seja um país grande ou uma cidade pequena. O que importa é sua vontade, suas ideias e seu potencial.

Responsabilidades:

  1. Implantar modelos de machine learning em conjunto com os cientistas de dados;
  2. Implementar a monitoração funcional dos modelos de Data Science;
  3. Auxiliar times de engenharia fornecendo orientações, ferramentas e componentes para integração de modelos de aprendizado de máquina;
  4. Participar da entrega de modelos e produtos de dados e IA de alta qualidade, bem documentados e de fácil entendimento;
  5. Co-criar uma cultura de engenharia de machine learning.

Requisitos:

  • Experiência em ciclo de vida de desenvolvimento de Machine Learning (MLDLC);
  • Conhecimento em ferramentas e abordagens de MLOps, como: MLFlow, Airflow, TensorFlow, Amazon SageMaker, Kubernetes, Jenkins, Git;
  • Experiência com Docker e Terraform;
  • Proeficiência em Python;
  • Experiência no desenvolvimento e implementação de APIs;
  • Conhecimento em Cloud Computing (AWS);
  • Conhecimento em processamento de eventos (Kafka e Spark);
  • Vontade de atuar em projetos com Large Language Models (LLMs);
  • Formação em engenharia, matemática ou computação;
  • Mestrado ou MBA são diferenciais.

A experiência na Invillia é única e global, com uma cultura de conexão e inovação, investindo em pessoas através da Invillia Academy.

Alguns diferenciais da Invillia:

  • Inovamos lado a lado com #GameChangersGlobais;
  • Cultura de trabalho distribuído #inStation;

Se busca uma oportunidade de trabalhar de onde estiver, em uma empresa que valoriza a proximidade, conexão humana e acolhimento, aqui é o lugar.

Inovação e trabalho remoto com #infinite.digital.power

Se uma luz forte aparecer acima da sua cabeça, é a nossa presença.

Queremos convidar você a conhecer nossa maneira de inovar, que transformou a criação de produtos digitais por empresas revolucionárias e também permitiu que apaixonados por tecnologia, de qualquer lugar do mundo, possam interagir e evoluir mais conectados do que nunca.

Inspiramos pessoas que querem crescer, aprender, ensinar, valorizar o trabalho próximo e reconhecer a importância da inovação coletiva.

Obtém a tua avaliação gratuita e confidencial do currículo.
ou arrasta um ficheiro em formato PDF, DOC, DOCX, ODT ou PAGES até 5 MB.