Engenheiro machine learning sênior

• Experiência prática colocando modelos em produção (end-to-end).
• Programação sólida (principalmente Python) e fundamentos de engenharia de software (APIs, testes, clean code).
• Conhecimento de ML aplicado (classificação, regressão, ranking, NLP/LLMs quando aplicável) e boas práticas de validação.
• Vivência com pipelines de dados (SQL e/orquestração) e integração com plataformas de dados.
• Experiência com cloud e serviços gerenciados (principalmente AWS) e containers (Docker).
• Familiaridade com observabilidade (logs, métricas e tracing) e monitoramento de modelos.

Diferenciais

• Experiência com Kubernetes e arquitetura de inferência escalável.
• Ferramentas de MLOps (ex.: MLflow/feature store/model registry) e CI/CD.
• Experiência com NLP/LLMs, RAG e avaliação/observabilidade de aplicações com modelos.
• Conhecimento de governança de dados/IA (LGPD, trilhas de auditoria, explicabilid...