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MLOps Engineer Sênior (ML em Tempo Real)

Role overview

Summary

This role focuses on leading the development of a real-time ML platform at Asaas, enabling data science and product teams to deploy models autonomously. You will collaborate with software, data, and cloud engineering teams to create a robust architecture that supports low-latency decision-making in financial products.

Qualifications

  • Experience in production with real-time machine learning models, requiring low latency.
  • Experience delivering platforms as a service with self-service architecture standards and documentation.
  • Experience building feature stores (online and offline) and ensuring consistency between training and inference.
  • Advanced proficiency in Python and SQL for data routines and ML services.
  • Preferred: Experience building data and ML platforms on AWS, preferably with Amazon SageMaker.

Responsibilities

  • Lead the design of the real-time ML platform architecture, evaluating alternatives and making technical decisions with involved teams.
  • Deliver the platform as a service, providing standards, interfaces, and documentation for data science and product teams to define, publish, and consume features and models independently.
  • Build and evolve platform components: feature store, model registration and versioning, real-time inference, and monitoring of production models.
  • Integrate the platform with AWS ML services, using Amazon SageMaker for feature storage, model registration, and real-time inference.

Key facts

Hard skills

Other skills

  • Collaboration
  • Problem Solving
  • Communication
  • Time Management

About the company

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ASAAS

  • Fintech & Payments
  • SME
  • 501–1,000
O Asaas é uma empresa brasileira com investidores globais que ajuda autônomos, MEIs e grandes empresas a automatizar e profissionalizar os processos financeiros, melhorando o relacionamento com os seus clientes. Reúne em um único lugar a emissão, envio e recebimento de cobranças, automatizando o envio de notificações por diversos canais de comunicação e a gestão de recebíveis. Na aplicação é possível cobrar através de boleto bancário, cartão de crédito e débito, efetuar transferências, pagar boletos e contas de consumo, antecipar recebíveis e emitir notas fiscais. Muito mais do que uma conta digital, também oferece um cartão que pode ser utilizado para saques, compras e assinaturas de streaming. Com 9 anos de mercado, a ferramenta diminui drasticamente o trabalho manual em tarefas administrativas e reduz a inadimplência, melhorando o fluxo de caixa de autônomos e empresas!

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Job description

JOB DESCRIPTION


Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!


Para compor nosso time de MLOps, buscamos uma pessoa para liderar a construção da nossa plataforma de ML em tempo real. Ela é a base para que modelos de machine learning, agentes de IA e aplicações tomem decisões em milissegundos, a partir de eventos que acabaram de acontecer em nossos produtos.


O desafio é desenhar e construir essa plataforma na AWS e entregá-la como serviço aos times de ciência de dados e de produto. Ela reúne feature store, registro de modelos, inferência em tempo real e monitoramento, para que esses times coloquem modelos em produção com autonomia.


Você vai fazer parte da estrutura de plataforma e trabalhar com os times de engenharia de software, de dados e de cloud, do desenho da arquitetura até a entrada em produção.


Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.


RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS


  • Liderar o desenho da arquitetura da plataforma de ML em tempo real, avaliando alternativas e conduzindo as decisões técnicas com os times envolvidos;
  • Entregar a plataforma como serviço, com padrões, interfaces e documentação que permitam aos times de ciência de dados e de produto definir, publicar e consumir features e modelos sem depender do time de plataforma;
  • Construir e evoluir os componentes da plataforma: a feature store (online e offline, com metadados catalogados), o registro e versionamento de modelos, a inferência em tempo real e o monitoramento dos modelos em produção;
  • Garantir que as features usadas no treinamento e na inferência sejam as mesmas, com a mesma lógica em batch e em streaming, definindo os requisitos com os times de engenharia que constroem os fluxos de eventos;
  • Integrar a plataforma aos serviços de ML da AWS, com o Amazon SageMaker como base para o armazenamento de features, o registro de modelos e a inferência em tempo real;
  • Estruturar a operação da plataforma e dos modelos em produção com os times de Cloud e de Plataforma de Dados, usando infraestrutura como código, padrões e runbooks;
  • Garantir a latência, a disponibilidade e a escalabilidade da plataforma, com SLOs e observabilidade;
  • Documentar decisões técnicas, padrões e procedimentos operacionais, facilitando o crescimento do time e a evolução da stack.

REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS


  • Modelos em Tempo Real (Real-Time): Experiência em produção com modelos de machine learning em tempo real, com inferência acionada a cada evento e requisitos de baixa latência.
  • Arquitetura Self-Service: Vivência na entrega de plataforma como serviço, com padrões de arquitetura self-service, documentação e interfaces que deem autonomia aos times de ciência e produto.
  • Feature Store e Consistência de Dados: Experiência na construção de Feature Store (online e offline, com metadados catalogados) e garantia de consistência entre treinamento e inferência.
  • Registro e Monitoramento de Modelos: Prática na estruturação de registro e versionamento de modelos (Model Registry, ex.: MLflow) e monitoramento de modelos em produção.
  • Ecossistema AWS: Experiência na construção de plataformas de dados e ML na AWS, preferencialmente com Amazon SageMaker (Endpoints, Feature Store, Model Registry, Pipelines) ou serviços equivalentes.
  • Linguagens de Programação: Domínio avançado de Python e SQL para desenvolvimento de rotinas de dados e serviços de ML.
  • Engenharia de Software e IaC: Domínio de Terraform (IaC), automação de deploys via CI/CD e observabilidade em produção.

ADDITIONAL INFORMATION


Diferenciais:

  • Produtos Financeiros e Negócio: Experiência com tomada de decisão em tempo real em produtos financeiros (como risco, crédito ou prevenção a fraudes).
  • Arquiteturas de Streaming: Entendimento da construção e consumo de fluxos de streaming (ex.: Kafka, Kinesis, CDC, AWS DMS, MSK) para dialogar com os times de engenharia.
  • Ecossistema Databricks: Vivência no ecossistema Databricks para apoiar e se comunicar com cientistas e analistas de dados.
  • Regulações do Setor Financeiro: Conhecimento das principais regulações do setor (como LGPD, normas do Banco Central/BACEN e SOX).

Modelo de trabalho:

  • Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);
  • Contratação CLT.

NÓS QUEREMOS MUDAR O MUNDO E COMEÇAMOS POR AQUI! VOCÊ VEM COM A GENTE?


Somos uma Fintech, Instituição de Pagamento credenciada pelo Banco Central do Brasil e temos como propósito maximizar a produtividade das empresas através da tecnologia. Oferecemos uma solução completa para gestão de cobranças, pagamentos, antecipações de recebíveis e atendemos mais de 200 mil clientes divididos entre profissionais autônomos, microempreendedores individuais (MEI) e grandes empresas.

Nosso sonho começou em 2010, em Joinville/SC e acreditamos que o céu não é o limite para o nosso crescimento. Não é à toa que atualmente nosso time está em vários cantos do Brasil! Mais de 1.000 pessoas sonham junto com o Asaas, de forma colaborativa, inovadora, eficiente, com autonomia e liberdade para voar alto.

Voos altos exigem recursos para viver e trabalhar melhor, além de liberdade para administrá-los. Por isso, acolhemos e cuidamos do nosso time oferecendo benefícios que apoiam seu crescimento pessoal e profissional:

Para saúde e bem-estar: temos assistência médica e odontológica sem coparticipação, seguro de vida, auxílio para compra de medicamentos e para realizar atividades físicas. Além disso, a Neon é nossa parceira para cuidar da saúde financeira do time e a Zenklub para a saúde física e mental (oferecemos 4 sessões mensais de terapia ou nutricionista gratuitas). Na sede, também temos quick massage. 

Para alimentação e família: nosso benefício alimentação é flexível, por meio de um cartão de crédito, bandeira Visa. O saldo pode ser usado como cada um desejar. Na sede, temos free food e, para as famílias, oferecemos auxílio creche, programa de apoio parental e licença maternidade e paternidade estendida.

Para educação e crescimento: além de um ambiente de desafios e muito desenvolvimento, temos uma plataforma de treinamentos in company e disponibilizamos auxílio educação que subsidia 70% de mensalidades de graduações e idiomas, bem como a compra de cursos e livros, para que nosso time nunca pare de aprender. 

Para o trabalho remoto de qualidade: oferecemos auxílio Home Office, equipamentos de trabalho, auxílio mobília e temos parceria com a WOBA, para os nossos colaboradores usarem coworkings em todo o Brasil quando desejarem. Conheça nossa sede, em Joinville/SC, nesse tour virtual!

Extras, porque o Dream Team merece: temos Day Off no mês do aniversário, auxílio Happy Hour, bonificação por indicação de novos colaboradores, bonificação baseada em metas anuais, plano de Stock Options e um ambiente leve, no dress code!


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