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MLOps
LLMOps
Python
Sobre a Vaga
Estamos procurando uma pessoa Engenheira de Machine Learning Sênior para atuar na ponte entre o desenvolvimento de modelos, a engenharia de software e a operação em escala. O foco é colocar soluções de IA em produção com confiança, desempenho e escalabilidade.
Responsabilidades
- Desenvolver, adaptar, avaliar e operacionalizar modelos e componentes de Machine Learning
- Trabalhar com embeddings, reranking, classificadores e modelos de linguagem
- Construir pipelines para experimentação, validação, versionamento, deploy e monitoramento
- Aplicar práticas de MLOps e LLMOps conectando modelos ao ciclo de vida produtivo
- Acompanhar desempenho, custo, latência, qualidade, segurança e estabilidade em diferentes cenários
- Apoiar estratégias como fine tuning, prompt evaluation, dataset curation, model routing, fallback e otimização de inferência
- Definir métricas, testes e processos para garantir qualidade e confiabilidade em produção
- Atuar junto às equipes de Engenharia de IA, Dados e Plataforma para integrar modelos a APIs e aplicações
- Documentar experimentos, decisões técnicas, critérios de avaliação e padrões reutilizáveis
Requisitos
- Experiência com Machine Learning aplicado, avaliação de modelos e operacionalização de soluções
- Conhecimento em Python e bibliotecas como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e Hugging Face
- Familiaridade com NLP, embeddings, recuperação de informação, classificação e avaliação de modelos
- Experiência com pipelines de ML, versionamento de modelos, datasets e experimentos
- Domínio de métricas de ML, validação, overfitting, drift, bias e monitoramento
- Capacidade de transformar experimentos em componentes produtivos e integráveis
- Conhecimentos em APIs, containers, cloud e deploy de modelos
- Atenção a segurança, privacidade, rastreabilidade e governança de modelos
Beneficios
- Reembolso BYOD para aquisição de máquina e auxílio BYOD para uso do equipamento próprio
- Auxílio home office no cartão iFood (benefícios na categoria saldo livre)
- TotalPass e pacote Colab+ com acesso a WellHub, Avus, Starbem e Dasa+
- Day off de aniversário e Clube de Benefícios (People Hub)
- Treinamentos e certificações