Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos na Logística)

confidential; United States; Remote; USD 33,000 - 47,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

TotalPass

Mediquo

Team Care

Contrato CLT ou PJ

Job summary

A Sylision procura um(a) Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para liderar a construção de uma esteira de treino, validação, registro e implantação de modelos na operação logística. O desafio é unificar fluxos, contratos de dados e monitoramento em produção.

O trabalho é 100% remoto no Brasil, com contratação CLT ou PJ, e envolve mentoria de engenheiros, transformação de modelos legados e entrega contínua com métricas de desempenho e deriva, visando rápidas reversões quando necessário.

Qualifications

• Python e entrega de modelos em produção, com testes.
• MLflow ou registro de modelos equivalente.
• Docker, integração contínua e implantação gradual.
• Orquestração de treino e de escores com Airflow ou similar.
• Monitoramento de modelos, com métricas de desempenho e deriva.
• Desenho de contratos de dados entre treino e serviço.
• Mentoria de engenheiros e definição de padrões.

Responsibilities

• Desenhar e construir a esteira de treino, validação, registro e implantação de modelos.
• Padronizar o empacotamento em contêiner e o contrato de entrada e saída de cada modelo.
• Automatizar testes de promoção, incluindo comparação com o modelo em produção.
• Implementar implantação gradual e retorno rápido para a versão anterior.
• Montar o monitoramento de desempenho, deriva e latência de cada modelo.
• Migrar os modelos existentes para a esteira, um a um, sem parar a operação.
• Documentar o caminho e treinar cientistas e engenheiros no uso.

Skills

Python

Model Serving

CI/CD Automation

Mentoria

Deploy de modelos

Education

Bacharel em Ciência da Computação

Tools

MLflow

Docker

Airflow

CI/CD

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos na Logística). 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:

Na operação logística há modelos de previsão de prazo de entrega, de risco de atraso por rota e de demanda por centro de distribuição, cada um posto em produção do jeito que seu autor sabia: um roda num notebook agendado, outro numa máquina virtual esquecida, outro depende de um arquivo copiado à mão. Quando um falha, a entrega para e ninguém sabe qual versão estava ativa. Você vai transformar isso numa esteira confiável de deploy.

A esteira cobre o registro de modelos com versão e metadados, testes automáticos antes da promoção (esquema de entrada, desempenho mínimo, comparação com o modelo atual), empacotamento em contêiner, implantação gradual com retorno rápido e monitoramento do desempenho real à medida que as entregas acontecem e o resultado verdadeiro chega.

A parte difícil é a mudança de hábito: fazer que cientistas e engenheiros publiquem por um caminho só, com contratos claros para features e saídas. O resultado se mede em tempo de ideia a produção, falhas de implantação, tempo para reverter uma versão ruim e modelos com monitoramento ativo.

O que você vai fazer:

• Desenhar e construir a esteira de treino, validação, registro e implantação de modelos
• Padronizar o empacotamento em contêiner e o contrato de entrada e saída de cada modelo
• Automatizar testes de promoção, incluindo comparação com o modelo em produção
• Implementar implantação gradual e retorno rápido para a versão anterior
• Montar o monitoramento de desempenho, deriva e latência de cada modelo
• Migrar os modelos existentes para a esteira, um a um, sem parar a operação
• Documentar o caminho e treinar cientistas e engenheiros no uso

Requisitos:

• Python e entrega de modelos em produção, com testes
• MLflow ou registro de modelos equivalente
• Docker, integração contínua e implantação gradual
• Orquestração de treino e de escore com Airflow ou similar
• Monitoramento de modelos, com métricas de desempenho e de deriva
• Desenho de contratos de dados entre treino e serviço
• Mentoria de outros engenheiros e decisão de padrões

Diferenciais:

• Previsões em lote e em tempo real para operação logística
• Infraestrutura como código
• Repositório de features compartilhado
• Custos de treino e de inferência em nuvem
• Experiência de migração de sistemas em operação

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Cada modelo migrado ganha um guia de operação com o que monitorar e como reverter, revisado por quem vai assumir o plantão. As mudanças na esteira passam por revisão em par e são testadas com um modelo-piloto antes de valerem para todos. 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
• scikit-learn
• MLflow
• Docker
• Airflow
• CI/CD
• Monitoramento de modelos
• Registro de modelos

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