Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos no Mercado

confidential; United States; Remote; USD 44,000 - 76,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho remoto internacional

Conexão com times globais

Apoio à saúde e bem-estar

Team Care / bem-estar mental

Job summary

A Sylision procura Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para atuar em MLOps e deploy de modelos no mercado imobiliário, com atuação 100% remota. A vaga é destinada a profissionais com visão de produção de modelos e colaboração com equipes globais.

Você irá desenhar pipelines de treino, validação, registro e implantação, empacotar modelos em serviços, realizar deploy gradual com canário e sombra, monitorar deriva e desempenho, e apoiar cientistas de dados na migração de notebooks para código

Qualifications

• MLOps na prática: registro de modelos, pipelines reprodutíveis, implantação e monitoramento
• Python com testes e boas práticas de engenharia de software
• Docker e orquestração de contêineres, e pipelines de CI/CD
• MLflow ou equivalente e Airflow para orquestração de treinos
• Monitoramento de modelos com métricas de dados e de desempenho
• Capacidade de definir padrões de plataforma e de orientar outras pessoas

Responsibilities

• Desenhar o pipeline padrão de treino, validação, registro e implantação de modelos
• Empacotar modelos em serviços com contratos claros de entrada e de saída
• Implementar implantação gradual, com sombra e canário, e volta rápida à versão anterior
• Monitorar deriva de atributos, de previsões e de desempenho quando o rótulo chega depois
• Automatizar retreino com gatilhos por deriva ou por calendário
• Cuidar da consistência entre atributos de treino e de inferência
• Controlar custo de computação e tempo de resposta dos serviços de modelo
• Apoiar cientistas de dados a migrar notebooks para código de produção testado

Skills

MLOps

Python

Docker

Kubernetes

MLflow

Airflow

CI/CD

Monitoramento

Tools

Docker

Kubernetes

MLflow

Airflow

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (MLOps e Deploy de Modelos no Mercado. 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:

Uma plataforma imobiliária tem modelos que estimam preço de imóvel, tempo de venda, probabilidade de fechamento de um lead e qualidade de anúncio. Cada modelo foi criado por uma pessoa diferente, em notebook, com um jeito próprio de ir para produção. O mercado imobiliário muda com taxa de juros e estação, e um modelo parado envelhece rápido. Você vai construir o caminho padronizado do treino ao serviço em produção.

O trabalho é de engenharia e de operação de modelos: registro de experimentos e de versões, pipelines de treino reprodutíveis, implantação gradual com possibilidade de voltar atrás, monitoramento de deriva e de desempenho contra o resultado real, que no imobiliário chega com meses de atraso. Está bem feito quando colocar um modelo novo em produção leva horas e não semanas, é possível reproduzir qualquer versão antiga e um modelo degradado é detectado antes de o negócio reclamar.

O que você vai fazer:

• Desenhar o pipeline padrão de treino, validação, registro e implantação de modelos
• Empacotar modelos em serviços com contratos claros de entrada e de saída
• Implementar implantação gradual, com sombra e canário, e volta rápida à versão anterior
• Monitorar deriva de atributos, de previsões e de desempenho quando o rótulo chega depois
• Automatizar retreino com gatilhos por deriva ou por calendário e aprovação registrada
• Cuidar da consistência entre atributos de treino e de inferência
• Controlar custo de computação e tempo de resposta dos serviços de modelo
• Apoiar cientistas de dados a migrar notebooks para código de produção testado

Requisitos:

• MLOps na prática: registro de modelos, pipelines reprodutíveis, implantação e monitoramento
• Python com testes e boas práticas de engenharia de software
• Docker e orquestração de contêineres, e pipelines de CI/CD
• MLflow ou equivalente e Airflow para orquestração de treinos
• Monitoramento de modelos com métricas de dados e de desempenho
• Capacidade de definir padrões de plataforma e de orientar outras pessoas

Diferenciais:

• Experiência com Kubernetes e com inferência em lote e em tempo real
• Conhecimento de feature store e de consistência de atributos
• Noção de modelos de avaliação imobiliária e de séries de preço
• Prática em testes de dados e de modelos antes da implantação
• Gestão de custo de computação em nuvem

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. A plataforma de modelos é tratada como produto interno, com documentação, exemplos e atendimento a quem a usa. Mudanças de pipeline passam por revisão e por rodada em ambiente de teste, e o time acompanha o tempo de colocar um modelo em produção. 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
• MLflow
• Docker
• Kubernetes
• Airflow
• SQL
• CI/CD
• Monitoramento de modelos

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