Engenheiro de Machine Learning Sênior

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

Estamos em busca de um profissional de TI especialista na área de dados para atuar na estruturação de pipelines de Machine Learning end-to-end, garantindo práticas robustas de MLOps, alta escalabilidade e governança dos modelos. Nesta posição, você será responsável por resolver desafios de negócio por meio do uso estratégico de dados, otimizando recursos e transformando volumes de dados em insights acionáveis de forma eficiente.

Se você busca um ambiente dinâmico, motivador e focado no desenvolvimento contínuo, onde suas entregas geram impacto real para grandes empresas, venha fazer parte do nosso time!

Responsabilidades

• Desenvolver, implantar, monitorar e re-treinar pipelines de Machine Learning de ponta a ponta.
• Estruturar e evoluir a esteira de MLOps, garantindo automação, rastreabilidade, versionamento e governança dos modelos.
• Implementar versionamento de modelos, testes automatizados, pipelines de CI/CD e monitoramento contínuo de performance.
• Trabalhar no processamento e análise de grandes volumes de dados utilizando Databricks, Spark e Delta Lake.
• Desenvolver soluções em Python com foco em performance, legibilidade e escalabilidade.
• Integrar modelos preditivos via APIs REST, seguindo padrões de segurança e boas práticas.
• Atuar em ambientes de nuvem, utilizando Docker, Kubernetes e ferramentas de orquestração.
• Colaborar de forma próxima com equipes de Dados, Engenharia e Produto para a entrega de soluções estratégicas.

Requisitos obrigatórios

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

Diferenciais

• Experiência prévia em ambiente de nuvem Azure.
• Conhecimento e vivência com ferramentas como MLflow ou plataformas similares de MLOps.
• Experiência em ambientes corporativos com alto grau de governança e requisitos rigorosos de segurança da informação.

O que esperamos

Buscamos profissionais proativos, movidos por desafios e com forte habilidade de raciocínio lógico. Esperamos excelente capacidade de comunicação e relacionamento interpessoal, visão de negócio focada em resultados e perfil empreendedor para colaborar com o crescimento contínuo da equipe.