MLOps | Machine Learning Operations Pleno ou Sênior

A hub xp é uma software house referência em outsourcing de tecnologia e está conduzindo um processo seletivo para atuar em um de nossos principais clientes — uma multinacional líder nos setores de Educação e Saúde , com forte presença internacional e listada na Bolsa de Nova York (NYSE) .

Trata-se de um ambiente de alta performance, inovação contínua e impacto real na vida de milhões de pessoas , onde você terá a chance de contribuir em projetos estratégicos, com tecnologias de ponta e amplo espaço para crescimento profissional .

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Engenheiro(a) MLOps para integrar nosso time de dados e ser responsável pela operacionalização de modelos de machine learning. Este profissional será fundamental para criar a ponte entre ciência de dados e produção, garantindo que nossos modelos sejam deployados, monitorados e mantidos com excelência em ambientes produtivos.

Responsabilidades

• Projetar e implementar pipelines de CI / CD para modelos de machine learning
• Automatizar o ciclo de vida completo de ML : treinamento, validação, deploy e monitoramento
• Containerizar modelos usando Docker e orquestrar com Kubernetes
• Implementar versionamento de modelos, datasets e experimentos
• Desenvolver APIs robustas para servir modelos em produção
• Monitorar performance, drift e degradação de modelos em produção
• Colaborar com Cientistas de Dados para otimizar modelos para produção
• Integrar pipelines de ML com a infraestrutura de dados existente (DBT, warehouse)
• Estabelecer práticas de governança e compliance para modelos de ML
• Implementar estratégias de A / B testing e rollout gradual de modelos
• Documentar arquiteturas, processos e melhores práticas de MLOp.

Requisitos Obrigatórios

Requisitos Desejáveis

Competências Comportamentais

Diferencial desta Posição

Você será pioneiro(a) na construção da cultura e infraestrutura de MLOps da empresa, trabalhando diretamente com times de Ciência de Dados, Analytics Engineering e BI para criar uma plataforma unificada e eficiente de dados e ML.

Stack do Time

Modelo de contratação

Processo Seletivo