Arquiteto MLOps

Descrição

Resumo: Buscamos um Arquiteto Sênior MLOps para liderar projetos de IA e Dados de alto risco, atuando como autoridade técnica para clientes corporativos, principalmente na plataforma Google Cloud Platform. Pontos de destaque: 1. Liderar projetos de IA e Dados de alto risco para clientes corporativos 2. Atuar como consultor de confiança, assumindo a responsabilidade pela arquitetura e entrega 3. Projetar arquiteturas MLOps robustas e escaláveis usando o Google Cloud Platform Estamos procurando um Arquiteto Sênior MLOps para liderar projetos de IA e Dados de alto\-risco para nossos clientes corporativos. Nesta função, você atuará como autoridade técnica, ajudando os clientes a superar a lacuna entre a ciência de dados experimental e as operações de produção de alta qualidade, principalmente na plataforma Google Cloud Platform. Você liderará projetos que envolvem a construção de ponta a ponta de pipelines MLOps do zero, a migração de cargas de trabalho para o Vertex AI e a padronização da implantação de modelos. Normalmente, você atuará como "consultor de confiança", assumindo a responsabilidade pela arquitetura e pela entrega. **Principais Responsabilidades** * Liderança com Clientes: Liderar inaugurações técnicas, oficinas de descoberta e revisões de arquitetura diretamente com CTOs, VPs de P\&D e líderes de Ciência de Dados dos clientes. * Arquitetura \& Projeto: Projetar arquiteturas MLOps robustas e escaláveis utilizando serviços do Google Cloud Platform (Vertex AI, GKE, BigQuery, Cloud Build, Cloud Storage). * Implementação \& Automação: Criar "caminhos padrão" para implantação de modelos. Implementar pipelines CI/CD para ML, fluxos de re-treinamento automatizados e sistemas de monitoramento de modelos para permitir que cientistas de dados implantem modelos de forma autônoma. * Engenharia de Produção: Colocar modelos de ML em produção em ambientes de alta escala. Solucionar problemas complexos de infraestrutura (por exemplo, provisionamento de GPUs, orquestração de contêineres, estratégias de dimensionamento). * Consultoria Estratégica: Orientar clientes sobre as melhores práticas para maturidade MLOps, otimização de custos (FinOps para IA) e governança de dados. Requisitos (Obrigatórios) * Experiência em MLOps: No mínimo 3\+ anos especializados em MLOps e construção de pipelines de ML em produção. * Especialista em Google Cloud: Experiência profunda e prática com os principais serviços do GCP (Compute Engine, GKE, IAM, Redes) e especificamente com o Vertex AI (Pipelines, Feature Store, Model Registry) Requisitos: * Habilidades voltadas para clientes: Capacidade comprovada de liderar projetos, gerenciar partes interessadas e explicar conceitos técnicos complexos aos clientes. * Contêineres \& Orquestração: Domínio sólido de Docker e Kubernetes (GKE). * Programação: Domínio sólido de Python e SQL. * CI/CD para ML: Experiência na implementação de pipelines usando ferramentas como Cloud Build, GitHub Actions ou Jenkins. Grande vantagem (Desejável) * Expertise em Databricks: Experiência com a plataforma Databricks Lakehouse, Unity Catalog e MLflow é um grande diferencial. Muitos de nossos clientes utilizam o Databricks em conjunto com o GCP, portanto essa habilidade será altamente valorizada. * Certificações: Google Cloud Professional Machine Learning Engineer ou Google Cloud Professional Cloud Architect. * Experiência em GenAI: Experiência na implantação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) ou no trabalho com APIs Gemini/Claude em produção.