Arquiteto MLOps

Descrição

Resumo: Buscamos um Arquiteto Senior de MLOps para liderar projetos de IA e Dados de alto risco para clientes empresariais, atuando como autoridade técnica e consultor de confiança para conectar a ciência de dados experimental às operações de produção, principalmente na plataforma Google Cloud Platform. Pontos de destaque: 1. Liderar projetos de IA e Dados de alto risco para clientes empresariais 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 Senior de MLOps para liderar projetos de IA e Dados de alto risco para nossos clientes empresariais. Neste cargo, você atuará como autoridade técnica, ajudando os clientes a fechar a lacuna entre a ciência de dados experimental e as operações de produção em escala, 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 lançamentos técnicos, oficinas de descoberta e revisões de arquitetura diretamente com CTOs, VPs de P\&D e líderes de Ciência de Dados dos clientes. * Arquitetura e Projeto: Projetar arquiteturas MLOps robustas e escaláveis usando serviços do Google Cloud Platform (Vertex AI, GKE, BigQuery, Cloud Build, Cloud Storage). * Implementação e Automação: Criar "Caminhos Ouro" para implantação de modelos. Implementar pipelines CI/CD para ML, fluxos automatizados de re-treinamento e sistemas de monitoramento de modelos, permitindo que cientistas de dados implantem modelos de forma autônoma. * Engenharia de Produção: Colocar modelos de ML em operação em ambientes de alta escala. Solucionar problemas complexos de infraestrutura (por exemplo, provisionamento de GPUs, orquestração de contêineres, estratégias de dimensionamento automático). * Consultoria Estratégica: Orientar clientes sobre as melhores práticas para maturidade em MLOps, otimização de custos (FinOps para IA) e governança de dados. Requisitos (Obrigatórios) * Experiência em MLOps: No mínimo 3 anos de experiência especializada em MLOps e construção de pipelines de ML em produção. * Especialista em Google Cloud: Experiência profunda e prática com serviços principais do GCP (Compute Engine, GKE, IAM, Redes) e especificamente com o Vertex AI (Pipelines, Feature Store, Model Registry) Requisitos: * Habilidades voltadas ao cliente: Capacidade comprovada de liderar projetos, gerenciar partes interessadas e explicar conceitos técnicos complexos aos clientes. * Containerização e 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 Professional Cloud Architect. * Experiência em GenAI: Experiência em implantar Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) ou trabalhar com APIs Gemini/Claude em produção.