Job description

Descrição da vaga:

Estamos em busca de um(a) Especialista em MLOps com forte experiência em Azure para integrar nosso time na DataEX. Essa pessoa atuará diretamente em uma das frentes estratégicas de um dos nossos maiores clientes, liderando a construção e automação de pipelines de Machine Learning, garantindo governança, segurança e escalabilidade dos modelos. Buscamos um(a) profissional proativo(a), com autonomia para desenvolver soluções inovadoras e colaborativas em projetos de alto impacto.

Requisitos:

Experiência comprovada em MLOps e automação de pipelines de Machine Learning no Azure.
Domínio de Azure Machine Learning (AML) para gerenciamento de workspace, datasets, experimentação, deployment e inferência.
Experiência com Azure Data Factory (ADF) e Databricks para ingestão, processamento e preparação de dados para ML.
Conhecimento em Microsoft Fabric, incluindo Data Science Workloads e integração com Lakehouse.
Expertise em DevOps e CI/CD para Machine Learning, utilizando Azure DevOps, GitHub Actions, Terraform e Bicep.
Habilidade em MLflow e Model Registry para versionamento e rastreabilidade de modelos.
Sólidos conhecimentos em Kubernetes e Containers, incluindo Azure Kubernetes Service (AKS) e deployment via REST API.
Proficiente em linguagens como Python e SQL, aplicadas à modelagem de dados e engenharia de ML.
Conhecimento em monitoramento de modelos (MLOps Monitoring), com Drift Detection, Model Explainability (SHAP, LIME) e Performance Metrics.
Familiaridade com práticas de segurança em MLOps, como IAM, controle de acessos (RBAC), dados sensíveis e compliance regulatório (LGPD, GDPR).

Atividades:

Desenvolver e gerenciar pipelines de MLOps para treinar, validar, implantar e monitorar modelos de Machine Learning no Azure.
Automatizar fluxos de trabalho de ML usando Azure Machine Learning (AML), Azure DevOps, GitHub Actions e CI/CD.
Garantir a governança e rastreabilidade dos modelos, implementando MLflow, Model Registry, Versionamento de Modelos e Feature Store.
Criar pipelines de dados escaláveis com Azure Data Factory (ADF) e Databricks, garantindo processamento eficiente para ML.
Monitorar o desempenho e a integridade dos modelos de ML, implementando estratégias de drift detection, bias detection e explainability (XAI).
Gerenciar infraestrutura em nuvem para Machine Learning, incluindo configuração de compute clusters, GPUs, AutoML e escalonamento dinâmico.
Integrar modelos de ML com Microsoft Fabric, criando arquiteturas otimizadas para ingestão, treinamento e consumo de insights.
Aplicar boas práticas de segurança e compliance, garantindo controle de acesso (RBAC), privacidade de dados (LGPD, GDPR) e monitoramento de logs (Azure Monitor, Microsoft Sentinel).
Implementar estratégias de observabilidade e logging para diagnóstico de falhas e otimização dos modelos.
Colaborar com times de Data Science, Engenharia de Dados e Infraestrutura para garantir pipelines de ML confiáveis, reprodutíveis e escaláveis.