Offer summary

Qualifications:

Advanced or fluent English proficiency., Strong understanding of MLOps concepts and best practices., Experience in modernizing and updating machine learning models., Proficiency in Python and experience with CI/CD pipelines for ML models..

Key responsabilities:

Lead the effort to update machine learning models and migrate them to the latest AWS architecture.

Collaborate closely with Data Scientists and Data Engineers to refine models for production environments.

Implement and optimize CI/CD pipelines for machine learning models.

Manage monitoring systems for ML models in production and address performance issues.

Job description

Be yourself, be your best!

Combinamos nossa experiência global em indústrias-chave e as últimas tecnologias para ajudar empresas em rápido crescimento e estabelecidas a transformar e acelerar seus modelos de negócios, desenvolver soluções digitais inovadoras, escalar capacidades tecnológicas e sustentar seu crescimento.

Junte-se a nós como Sénior MLOps Engineer!

Nossos clientes podem contar com nossos melhores talentos! Como Cientista de Dados com ênfase em MLOps na e-Core, você será responsável por atualizar e modernizar modelos de aprendizado de máquina, migrando-os para uma nova e avançada arquitetura de aprendizado de máquina baseada na AWS. Também será responsável por projetar, implementar e manter sistemas de aprendizado de máquina de ponta a ponta que sejam escaláveis, confiáveis e eficientes. Trabalhando ao lado de Cientistas de Dados, Engenheiros de Machine Learning e Engenheiros de Nuvem, você garantirá que os modelos de aprendizado de máquina estejam prontos para produção, sejam implantados continuamente e monitorados de perto em termos de desempenho e governança.

O que você fará nessa função:

Liderar o esforço de atualização de modelos de aprendizado de máquina, migrando-os para a arquitetura de aprendizado de máquina mais recente baseada em AWS.

Trabalhar em estreita colaboração com Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados para refinar modelos para ambientes de produção e colaborar com DevOps, Engenheiros de Nuvem e outras partes interessadas para integrar sistemas de aprendizado de máquina à arquitetura empresarial mais ampla.

Implementar e otimizar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para modelos de aprendizado de máquina.

Desenvolver e gerenciar fluxos de trabalho automatizados para treinamento, teste e implantação de modelos.

Configurar e gerenciar sistemas de monitoramento para modelos de ML em produção.

Gerenciar controle de versão para modelos e garantir reversões suaves quando necessário.

Implementar estruturas de governança para implantação de modelos.

Resolver questões relacionadas ao desempenho dos modelos, escalabilidade do sistema e gargalos operacionais nos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.

oportunidades de inovação para a plataforma.

Esta posição é adequada para você se você:

Inglês avançado ou Fluente.

Forte entendimento de conceitos e melhores práticas de MLOps.

Experiência em modernização e atualização de modelos de aprendizado de máquina.

Experiência com Amazon SageMaker.

Experiência com XGBoost.

Proficiência em Python.

Experiência na construção e manutenção de pipelines CI/CD para modelos de ML.

Experiência com tecnologias de containerização (Docker, K8s).

Conhecimento de automação de infraestrutura (ex.: Terraform e AWS CloudFormation).

Experiência com ferramentas de orquestração (ex.: AWS Step Functions, Pipelines do Amazon SageMaker, Apache Airflow, etc.).

Experiência com bibliotecas de ML (ex.: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

Forte entendimento de sistemas de controle de versão (Git, GitHub).

Experiência em solucionar problemas e depurar sistemas complexos.

Excelentes habilidades de comunicação e a capacidade de trabalhar em um ambiente de equipe multifuncional.

Seria ótimo se você tiver:

Certificação AWS (certificação AWS ML Specialty é um diferencial).

Experiência com implementações de AI/ML em larga escala em ambiente de produção.

Entendimento de governança de modelos, práticas de IA ética e padrões de conformidade.

Familiaridade com metodologias Agile e DevOps.

Onde você estará baseado

Brasil

Como e-Corean, você terá benefícios flexíveis no modelo da sua escolha:

Seguro de saúde, odontológico e de vidaPlano de saúde para seu pet (cobertura nacional)

Sessões periódicas de bem-estar

Gympass

Auxílio alimentação e/ou refeição

Cartão de múltiplos benefícios

15 dias de férias a cada 6 meses (30 dias por ano)

Possibilidade de trabalhar desde o exterior (90 dias por ano)

Plano de Incentivo de Curto Prazo (PLR)

Plano de Previdência Privada

Possibilidade de escolher entre 5 modelos de trabalho

Onboarding Kit Personalizado (incluindo monitor, fones de ouvido / headset, teclado & outros presentes)

Auxílio mensal para trabalho remoto (de acordo com seu modelo de trabalho)

Horário de trabalho flexível

Auxílio estacionamento nos escritórios de SP e POA

Apoio financeiro para estudos e creche

Para benefícios e vida na e-Core, clique aqui.

Na e-Core, recrutamos com intencionalidade para refletir nossa cultura, valorizando a diversidade em todas as suas formas. Acreditamos que gênero, idade, etnia, raça, religião, orientação sexual e outros marcadores de identidades são ativos que enriquecem nosso time, sem barreiras para talentos brilharem.Nosso compromisso é com a Igualdade de Oportunidades, incentivando cada pessoa a ser ela mesma e crescer profissional e pessoalmente.#BeYourself #BeYourBest

Privacidade

Ao enviar uma inscrição, reconheço que li e entendi a Política de Privacidade da e-Core.

O objetivo de tudo o que fazemos é conectar pessoas e tecnologia para construir um futuro melhor juntos!

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