Resumo: Procuramos um(a) engenheiro(a) de plataforma/ops de aprendizado de máquina (sênior) experiente para projetar, implantar e manter infraestrutura de ML escalável, operacionalizando soluções de ML em parceria com cientistas de dados e engenheiros. Pontos principais: 1. Assumir o ciclo de vida de ML: projetar, implementar e manter pipelines robustos. 2. Acelerar a experimentação: desenvolver bibliotecas internas e ferramentas da plataforma. 3. Avaliar continuamente as novas tecnologias de MLOps. **Descrição da empresa** Procuramos um(a) engenheiro(a) de plataforma/ops de aprendizado de máquina (sênior) experiente, com paixão por projetar, implantar e manter infraestrutura de aprendizado de máquina escalável, resiliente e reproduzível. Você desempenhará um papel fundamental na operacionalização de soluções de ML em estreita parceria com cientistas de dados e engenheiros. A AUTO1 Group Technology impulsiona a inovação no mercado europeu de veículos usados. Você atuará na interseção entre engenharia de software, ciência de dados e DevOps, contribuindo para levar com segurança à produção modelos de ML de última geração — como sistemas de recomendação em larga escala e redes neurais baseadas em transformers. **Descrição da vaga** Descrição da vaga Assumir o ciclo de vida de ML: projetar, implementar e manter pipelines robustos, containerizados e reproduzíveis para treinamento, avaliação e implantação de modelos — tanto em ambientes batch quanto em tempo real. * Operacionalizar modelos em escala: construir e gerenciar serviços de ML, APIs e infraestrutura de serviço de modelos utilizando ferramentas como MLflow, Amazon SageMaker e Feature Store. * Automatizar e monitorar: configurar e manter sistemas de monitoramento, observabilidade e alertas para garantir alta disponibilidade e desempenho (incluindo deriva de modelo/dados, registro de características e latência de inferência). * Acelerar a experimentação: desenvolver e manter bibliotecas internas, modelos e ferramentas da plataforma para melhorar a reprodutibilidade e simplificar os fluxos de implantação para todas as equipes de modelos. * Garantir confiabilidade e qualidade: implementar pipelines de CI/CD para fluxos de trabalho de modelos e dados usando Docker, Terraform e Jenkins; compartilhar melhores práticas, orientar engenheiros menos experientes e fomentar forte colaboração entre equipes. * Manter-se atualizado(a): avaliar continuamente as novas tecnologias de MLOps para melhorar eficiência, escalabilidade e confiabilidade. **Qualificações** * Experiência prática em MLOps: pelo menos 2 anos de experiência em produção operacionalizando, implantando, monitorando e mantendo modelos de ML em escala. * Ferramentas: domínio de infraestrutura como código, sistemas de CI/CD (Docker, Terraform, Jenkins ou equivalente) e, pelo menos, um dos principais provedores de nuvem (AWS, GCP ou Azure). * Programação: sólidas habilidades em Python (incluindo bibliotecas de ML como scikit-learn, LightGBM, PyTorch, TensorFlow; além de experiência com SQL). * Monitoramento: familiaridade com monitoramento e registro de logs para pipelines de ML (detecção de deriva de modelos, validação de dados, registro de desempenho/características). * Colaboração: excelente comunicação e experiência em parcerias entre equipes de engenharia e ciência de dados. * Diferencial: experiência com feature stores, gerenciamento de versões de modelos ou construção de plataformas internas de ML. **Informações adicionais** * Trabalho remoto: você pode trabalhar de casa até 5 dias por semana * Equipes internacionais * Orçamento educacional para apoiar seu aprendizado e desenvolvimento contínuos * Crescimento pessoal com a contribuição de suas próprias ideias * Eventos empolgantes em equipe, como hackathons, para fomentar colaboração e inovação * Descontos na Autohero, nossa plataforma de veículos usados de alta qualidade *Contato* *Maryam Anwar* *Na AUTO1 Group cultivamos uma cultura aberta, acreditamos na comunicação direta e valorizamos a diversidade. Recebemos todos os candidatos e candidatas, independentemente de gênero, origem étnica, religião, idade, identidade sexual, deficiência ou qualquer outro fator não meritório.* *\#LI\-A1*
João Santos
Indeed · HR
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