Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (MLOps e Deploy de Modelos no Agronegócio)

confidential; United States; Remote; USD 22,000 - 35,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalho remoto total

Flexibilidade de horário

Equipe internacional

Apoio à saúde

Equipe colaborativa

Job summary

Sylision está contratando Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno remoto para atuar em MLOps e deploy de modelos no agronegócio. O candidato trabalhará em uma empresa de agronegócio, com foco em levar modelos do notebook à produção com versionamento e pipelines automatizados.

Você padronizará estruturas, criará pipelines de treino/implantação, registrará modelos com métricas e estabelecerá monitoramento de deriva. O papel exige colaboração com cientistas e analistas, com atuação remota 100%.

Qualifications

• Experiência prática em colocar modelos tabulares em produção com versionamento e automação.
• Python e SQL sólidos, com testes e boas práticas de código.
• Domínio de Docker e pipelines de CI/CD.
• Conhecimento de orquestração de fluxos como Airflow.
• Entendimento de monitoramento de deriva e critérios de retreino.
• Colaboração com cientistas e analistas que não são de engenharia.

Responsibilities

• Padronizar a estrutura do projeto de modelo, do código ao empacotamento em Docker.
• Montar o pipeline de CI/CD que testa, treina, registra e implanta modelos.
• Configurar o registro de modelos no MLflow com versão, métricas, dados de origem e responsável.
• Orquestrar rotinas de treino e de previsão no Airflow, com tratamento de atraso de dados.
• Implantar modelos em lote por safra e como serviço de consulta.
• Implementar monitoramento de deriva e qualidade das previsões, com alerta e retreino.
• Criar mecanismos de rollback para versões anteriores.
• Apoiar cientistas na migração de notebooks para código testável.

Skills

Python

SQL

Docker

Airflow

CI/CD

Model deployment

Tools

MLflow

Git

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (MLOps e Deploy de Modelos no Agronegócio). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma empresa do agronegócio tem dezenas de modelos feitos em notebooks por analistas e cientistas: previsão de produtividade por talhão, risco de doença em lavoura, demanda de insumos por região e estimativa de preço de grãos. Poucos estão em produção de forma confiável. O deploy é manual, o código roda numa única máquina e ninguém sabe qual versão gerou a previsão que o produtor recebeu. Você vai construir o caminho que leva um modelo do notebook à produção com segurança.

O ciclo agrícola impõe seus ritmos. Muitos modelos precisam estar prontos antes do plantio e rodam em lote por safra, com dados que chegam de satélite, de estação meteorológica e de máquina com atraso. Falha de pipeline na semana errada pode custar a janela de recomendação. É preciso versionar dados e modelos, automatizar teste e implantação e monitorar a deriva quando o clima foge do padrão.

Medimos pelo tempo do notebook à produção, pela proporção de modelos com versão rastreável e pelo tempo de detecção de uma degradação. Como pleno, você é responsável pela plataforma de entrega de modelos e decide as ferramentas dentro dela.

O que você vai fazer:

• Padronizar a estrutura de projeto de modelo, do código ao empacotamento em Docker
• Montar o pipeline de CI/CD que testa, treina, registra e implanta modelos
• Configurar o registro de modelos no MLflow com versão, métricas, dados de origem e responsável
• Orquestrar as rotinas de treino e de previsão no Airflow, com tratamento de atraso de dados
• Implantar modelos em lote por safra e como serviço de consulta, conforme o caso de uso
• Implementar o monitoramento de deriva e de qualidade das previsões, com alerta e plano de retreino
• Criar mecanismos de volta para a versão anterior quando uma nova piora o resultado
• Apoiar cientistas na migração de notebooks para código testável

Requisitos:

• Experiência prática em colocar modelos tabulares em produção, com versionamento e automação
• Python e SQL de nível sólido, com testes e boas práticas de código
• Domínio de Docker e de pipelines de CI/CD
• Conhecimento de orquestração de fluxos, como Airflow
• Entendimento de monitoramento de deriva e de critérios de retreino
• Colaboração com cientistas e analistas que não são de engenharia

Diferenciais:

• Ter lidado com dados de satélite, de clima ou de máquinas agrícolas
• Conhecimento de nuvem e de infraestrutura como código
• Noção de armazém de features e de reprodução de treino
• Experiência com modelos sazonais e com rotinas em lote
• Gosto por ensinar boas práticas de engenharia a quem vem da análise

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Todo modelo entra em produção por revisão de código e pelo pipeline, sem exceção, e as versões em uso são sempre rastreáveis. O ritmo é de entregas pequenas entre as janelas de safra, com monitoramento revisto em encontro semanal.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• scikit-learn
• XGBoost
• MLflow
• SQL
• Docker
• Airflow
• Git
• CI/CD para modelos
• Registro de modelos

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.