Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos em Bancos Digitais)

confidential; United States; Remote; USD 150,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalho remoto 100%

CLT ou PJ

Oportunidade em cliente da Sylision

Job summary

A Sylision abriu vaga para Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior, com foco em MLOps e deploy de modelos em bancos digitais. A posição é 100% remota, com contratação CLT ou PJ para cliente da Sylision.

O desafio é criar esteiras de produção, registrando modelos, empacotando com dependências fixas, e implementando entrega contínua com monitoramento de latência e qualidade. Você trabalhará na construção de um caminho que leva o modelo do registro à produção em dias, assegurando

Qualifications

• Experiência levando modelos de aprendizado de máquina para produção com disciplina de engenharia.
• Domínio de Docker, orquestração e integração contínua.
• Conhecimento de registro e versionamento de modelos, como MLflow.
• Entendimento de serviço de inferência, latência e escala.
• Python de produção, com teste automatizado e revisão.
• Capacidade de resolver incidente em produção com análise de causa.

Responsibilities

• Construir a esteira que leva um modelo do registro à produção com testes e aprovação.
• Padronizar o empacotamento com contêineres e dependências fixas para reprodutibilidade.
• Implantar serviços de inferência em tempo real e em lote com métricas de latência e erro.
• Garantir consistência entre o cálculo de features no treino e na inferência.
• Implementar implantação gradual, comparação com a versão anterior e retorno rápido.
• Registrar versão do modelo, dados e features em cada decisão para auditoria.
• Configurar monitoramento de deriva e de desempenho, com alertas para os donos do modelo.
• Documentar o caminho e orientar cientistas de dados no uso da plataforma

Skills

ML production

Python production

Incident resolution

Latency and scale

CI/CD

Tools

Docker

Kubernetes

MLflow

Airflow

scikit-learn

Git

CI/CD tooling

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos em Bancos Digitais). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Em um banco digital, cientistas de dados treinam bons modelos em notebooks, e o caminho até produção é um conjunto de passos manuais: exportar o modelo, copiar para um servidor, ajustar dependências, torcer para as features em produção terem o mesmo cálculo do treino. Cada modelo novo leva semanas, e ninguém sabe ao certo qual versão está respondendo.

Você vai construir o caminho pavimentado: registro de modelos, empacotamento reproduzível, esteira de integração e entrega contínua, serviço de inferência em tempo real e em lote, feature store ou padronização equivalente, implantação gradual com possibilidade de voltar atrás e monitoramento de latência, erro e deriva.

O alvo é reduzir o tempo entre um modelo aprovado e um modelo em produção de semanas para dias, sem perder rastreabilidade. Em banco, cada decisão automática precisa ser explicável depois: qual versão do modelo, com quais features, em que momento. O sucesso aparece no tempo de implantação, na taxa de falha de implantação e na facilidade de auditar uma resposta antiga.

O que você vai fazer:

• Construir a esteira que leva um modelo do registro à produção com testes e aprovação
• Padronizar o empacotamento com contêineres e dependências fixas para reprodutibilidade
• Implantar serviços de inferência em tempo real e em lote com métricas de latência e erro
• Garantir consistência entre o cálculo de features no treino e na inferência
• Implementar implantação gradual, comparação com a versão anterior e retorno rápido
• Registrar versão do modelo, dados e features em cada decisão para auditoria
• Configurar monitoramento de deriva e de desempenho, com alertas para os donos do modelo
• Documentar o caminho e orientar cientistas de dados no uso da plataforma

Requisitos:

• Experiência levando modelos de aprendizado de máquina para produção com disciplina de engenharia
• Domínio de Docker, orquestração e integração contínua
• Conhecimento de registro e versionamento de modelos, como MLflow
• Entendimento de serviço de inferência, latência e escala
• Python de produção, com teste automatizado e revisão
• Capacidade de resolver incidente em produção com análise de causa

Diferenciais:

• Experiência com feature store
• Kubernetes e implantação de modelos em ambiente gerenciado
• Conhecimento de exigências de rastreabilidade em decisão automatizada
• Otimização de inferência com ONNX ou equivalente

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. A plataforma é tratada como produto, com cientistas de dados como clientes diretos e um canal curto para dúvidas e pedidos. Mudanças na esteira passam por revisão de outra pessoa e por teste em ambiente isolado. Medimos o tempo de implantação de cada modelo e revisamos juntos o que o atrasou. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

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
• MLOps
• MLflow
• Docker
• Kubernetes
• Airflow
• CI/CD
• scikit-learn
• Git

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.