MLOps Data Engineer| Senior (Remote)

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Responsabilidades e atribuiçõesIDesenvolver, validar e manter pipelines de MLOps, garantindo automação e integração com serviços AWS;Projetar, implementar e evoluir a arquitetura de sistemas em ambiente cloud;Garantir a sustentação, manutenção e evolução da ferramenta de automação de workflows (n8n);Colaborar com cientistas de dados na operacionalização e deploy de modelos de Machine Learning e LLMs;Atuar na resolução de incidentes e chamados relacionados ao ambiente de MLOps;Propor e desenvolver soluções técnicas, como aplicações web, APIs e agentes baseados em LLMs;Construir e integrar APIs para suportar aplicações e fluxos de dados;Monitorar e otimizar o desempenho de pipelines, aplicações e serviços em produção.

Requisitos e qualificaçõesExperiência sólida em desenvolvimento com Python;Domínio de serviços e boas práticas da AWS;Experiência com MLOps (criação, deploy e manutenção de pipelines de ML);Conhecimento em Machine Learning e integração de modelos em produção;Familiaridade com LLMs e aplicações baseadas em IA generativa;Experiência com arquitetura de sistemas em ambientes de nuvem;Vivência na construção e integração de APIs.

• Desenvolver, validar e manter pipelines de MLOps, garantindo automação e integração com serviços AWS;
• Projetar, implementar e evoluir a arquitetura de sistemas em ambiente cloud;
• Garantir a sustentação, manutenção e evolução da ferramenta de automação de workflows (n8n);
• Colaborar com cientistas de dados na operacionalização e deploy de modelos de Machine Learning e LLMs;
• Atuar na resolução de incidentes e chamados relacionados ao ambiente de MLOps;
• Propor e desenvolver soluções técnicas, como aplicações web, APIs e agentes baseados em LLMs;
• Construir e integrar APIs para suportar aplicações e fluxos de dados;
• Monitorar e otimizar o desempenho de pipelines, aplicações e serviços em produção.

• Experiência sólida em desenvolvimento com Python;
• Domínio de serviços e boas práticas da AWS;
• Experiência com MLOps (criação, deploy e manutenção de pipelines de ML);
• Conhecimento em Machine Learning e integração de modelos em produção;
• Familiaridade com LLMs e aplicações baseadas em IA generativa;
• Experiência com arquitetura de sistemas em ambientes de nuvem;
• Vivência na construção e integração de APIs.