About this role
Responsável por transformar modelos analíticos em sistemas confiáveis, observáveis e escaláveis , desde o pipeline de features até o monitoramento em produção. Atuará como referência técnica dentro do time, em parceria próxima com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Arquitetura e Produto, ajudando a elevar o padrão de engenharia de ML da companhia.
Principais responsabilidades:
- Projetar, construir e manter pipelines de ML end-to-end (treinamento, validação, deploy e retreinamento) com automação e reprodutibilidade.
- Colocar modelos em produção em escala, em modos batch, near-real-time e online (baixa latência).
- Desenvolver e evoluir a plataforma de ML interna: feature store, model registry, versionamento de dados e modelos, orquestração e ambientes de experimentação.
- Implementar observabilidade de modelos: monitoramento de performance, data drift, concept drift, qualidade de dados, alertas e planos de resposta.
- Construir e manter CI/CD para ML, incluindo testes automatizados de dados, features e modelos, além de estratégias de rollout (canary, shadow, blue-green, A/B).
- Garantir confiabilidade e eficiência dos serviços de inferência: SLAs, escalabilidade, custo por inferência e otimização de recursos.
- Atuar junto à Ciência de Dados para tornar experimentos produtizáveis, reduzindo o tempo entre ideia e valor em produção.
- Assegurar governança, rastreabilidade e conformidade dos modelos com as políticas internas, LGPD e requisitos regulatórios do setor de crédito.
- Definir e disseminar boas práticas de engenharia de ML: code review, documentação, padrões de arquitetura e mentoria técnica do time.
- Contribuir com decisões de arquitetura e com a evolução do roadmap técnico da área.
Conhecimentos técnicos essenciais:
- Python em nível avançado, com boas práticas de engenharia (testes, tipagem, empacotamento, code review).
- SQL avançado e experiência com processamento distribuído (Spark, PySpark ou equivalente).
- Cloud (AWS, GCP ou Azure), com foco em serviços de dados e ML.
- Containers e orquestração: Docker e Kubernetes.
- Orquestração de pipelines: Airflow, Kubeflow, Dagster, Step Functions ou similares.
- Ferramentas de MLOps: MLflow, SageMaker, Vertex AI, Databricks, Feast ou equivalentes.
- Infraestrutura como código (Terraform) e práticas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
- Fundamentos de machine learning suficientes para dialogar com Ciência de Dados: métricas de avaliação, validação, causas de degradação de modelos.
- APIs e serviços de inferência: FastAPI, gRPC, filas e streaming (Kafka, Kinesis).
- Monitoramento e observabilidade: Prometheus, Grafana, Datadog, Evidently ou similares.
- Experiência sólida em engenharia de software e/ou engenharia de machine learning, com histórico comprovado de modelos em produção.
- Vivência em ambientes de alto volume de dados e requisitos de disponibilidade.
Competências comportamentais:
- Autonomia e capacidade de conduzir problemas ambíguos até uma solução clara.
- Comunicação eficaz com públicos técnicos e não técnicos.
- Postura colaborativa e disposição para compartilhar conhecimento e desenvolver pessoas.
- Pragmatismo: equilíbrio entre rigor técnico e entrega de valor.
Será um diferencial:
- Experiência no setor financeiro, de crédito, risco ou prevenção a fraudes.
- Vivência com modelos regulados e requisitos de explicabilidade e auditoria.
- Experiência com LLMs e GenAI em produção: RAG, avaliação, guardrails e otimização de custo de inferência.
- Contribuições para projetos open source, publicações técnicas ou palestras.
- Experiência com otimização de inferência (quantização, ONNX, Triton) ou processamento em streaming.
- Inglês ou espanhol para colaboração com times globais.
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