JOB DESCRIPTION
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RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS
- Liderar o enablement técnico de times de machine learning no uso avançado da plataforma;
- Conduzir e coordenar migrações de modelos legados para a nova plataforma com rigor técnico e sem regressão;
- Identificar sistematicamente bugs, gaps de documentação e barreiras estruturais de adoção — propondo e acompanhando resoluções direto com os times de produto;
- Produzir materiais técnicos de referência: arquiteturas de uso, exemplos de código de produção, runbooks e guias avançados;
- Traduzir feedback qualificado da comunidade em insumos prioritários para o roadmap da plataforma;
- Conduzir sessões técnicas, workshops e revisões de arquitetura com times de engenharia e ciência de dados;
- Atuar com autoridade técnica no ponto de contato entre a plataforma e seus times consumidores.
REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS
- Expertise em plataformas de machine learning corporativas com vivência em todas as fases do ciclo de vida de modelos: treinamento, validação, implantação, serving e monitoramento;
- Profundo conhecimento de MLOps e suas implicações práticas em ambientes de grande escala;
- Histórico de atuação em enablement técnico, developer advocacy ou arquitetura de soluções com Machine Learning;
- Capacidade de produzir documentação e arquiteturas de referência que elevem o nível técnico dos times consumidores;
- Autonomia e senso de ownership para identificar problemas críticos e conduzir sua resolução sem dependência de direcionamento.
- Diferencial: Expertise em AWS SageMaker, Vertex AI ou Azure ML em produção, Domínio de MLflow, Kubeflow ou ferramentas equivalentes de MLOps, Proficiência em Python para ML com capacidade de revisar e guiar código de produção, Experiência em grandes bancos, fintechs ou empresas com cultura madura de dados e ML, Vivência em ambientes de produto ágeis com responsabilidade direta sobre adoção e satisfação das comunidades.
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