Engenheiro(a) de ML Sênior - Pipelines e MLOps na Nuvem

DigAI; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

A DigAI procura profissional de TI especializado em dados para estruturar pipelines de Machine Learning end-to-end, assegurando práticas robustas de MLOps, governança e escalabilidade. Você trabalhará com equipes de Dados, Engenharia e Produto para entregar soluções estratégicas em ambientes de nuvem.

O papel envolve desenvolvimento em Python, integração de modelos via APIs REST e participação ativa em pipelines CI/CD com monitoramento contínuo de performance.

Qualifications

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.
• Experiência comprovada em projetos de Machine Learning em produção.
• Domínio de Python e de bibliotecas para ciência de dados (scikit-learn, pandas, numpy).
• Conhecimento sólido em MLOps, monitoramento de modelos e gestão de experimentos.
• Experiência prática com Databricks, Spark e Delta Lake.
• Vivência com arquiteturas em nuvem, pipelines de dados e modelos.
• Familiaridade com CI/CD, Docker e Kubernetes.

Responsibilities

• Desenvolver, implantar, monitorar e retreinar pipelines de ML ponta a ponta.
• Estruturar a esteira de MLOps com automação, rastreabilidade e governança.
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados, CI/CD e monitoramento de performance.
• Trabalhar com Databricks, Spark e Delta Lake para grandes volumes de dados.
• Desenvolver soluções em Python com foco em performance e escalabilidade.
• Integrar modelos via APIs REST, com foco em segurança.
• Atuar em ambientes de nuvem usando Docker, Kubernetes e ferramentas de orquestração.
• Colaborar com equipes de Dados, Engenharia e Produto para soluções estratégicas.

Skills

Python

Databricks

Spark

Delta Lake

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

Education

Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física

Tools

MLflow

Azure

Job description

A DigAI procura profissional de TI especializado em dados para estruturar pipelines de Machine Learning end-to-end, assegurando práticas robustas de MLOps, governança e escalabilidade. Você trabalhará com equipes de Dados, Engenharia e Produto para entregar soluções estratégicas em ambientes de nuvem.

O papel envolve desenvolvimento em Python, integração de modelos via APIs REST e participação ativa em pipelines CI/CD com monitoramento contínuo de performance.