Engenheiro Sênior em MLOps

Descrição da Vaga

Como Engenheiro Sênior em MLOps, a missão principal será desenvolver e gerenciar pipelines de Machine Learning para garantir o treinamento, validação e deploy eficazes de modelos. Isso envolve a promoção de automação de deploys de modelos, permitindo que a equipe se concentre em melhorias contínuas e inovações.

O especialista desempenhará um papel crucial na plataforma de monitoramento e versionamento de modelos, assegurando que eles funcionem de acordo com o esperado e permanecem em conformidade com as melhores práticas. Trabalhar em colaboração com os times de engenharia e ciência de dados é essencial para garantir que todas as soluções estejam devidamente operacionalizadas.

Requisitos Necessários

Para se candidatar a essa vaga, é fundamental ter uma experiência ampla em engenharia de Machine Learning e MLOps, além de conhecimento prático em pipelines de dados e ML usando ferramentas como Airflow e Kubeflow. Uma compreensão sólida da automação e infraestrutura como código é vital, utilizando ferramentas como Terraform e CloudFormation.

A experiência com ferramentas de CI/CD, incluindo GitHub Actions e Jenkins, além de habilidade em programação com Python e Bash, é imprescindível. Familiaridade com Ciência de Dados, versionamento de modelos e técnicas de experimentação, como DVC e Metaflow, ampliam suas habilidades para a função.

Diferenciais

Conhecimentos avançados em serviços AWS aplicados a ML, habilidades em ambientes multicloud e otimização de inferência para grandes modelos são um diferencial significativo. A experiência com infraestruturas de alto desempenho, como GPUs, e técnicas de observabilidade são altamente valorizadas.

O uso de ferramentas como Grafana e Datadog para garantir a observabilidade, além de práticas de segurança e compliance, como LGPD/GDPR, complementam o perfil ideal. Por último, a experiência com deploy de modelos em Kubernetes usando KServe e Seldon destaca-se como uma habilidade essencial.

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Benefícios

• Trabalho remoto
• Crescimento profissional
• Ambiente inovador
• Colaboração com times diversos

Dicas de Aplicação

Para se candidatar a esta posição, certifique-se de destacar sua experiência em MLOps e engenharia de Machine Learning. Relate como suas habilidades contribuíram para a eficiência de projetos anteriores.

Enuncie claramente suas competências com pipelines de dados e ML, mencionando ferramentas específicas como Kubeflow ou Airflow, para evidenciar sua familiaridade com o cenário técnico exigido.

Se tiver experiência em automação e infraestrutura como código, exemplifique como essas habilidades foram aplicadas em contextos práticos, como gerenciar recursos de ML.

Por fim, não esqueça de apresentar qualquer experiência multicloud e como isso agrega valor à empresa, mencionando se você tem conhecimento em AWS, GCP ou Azure.

Dicas para Entrevista

Durante a entrevista, esteja preparado para responder perguntas sobre sua experiência prática com MLOps e sua abordagem para gerenciar pipelines de dados e ML. Seja específico e detalhado sobre projetos anteriores.

Você pode ser questionado sobre a automação de deploy de modelos e como isso se alinha com as melhores práticas. Explique sua metodologia e as ferramentas que prefere usar.

Esteja pronto para discutir exemplos reais de como implementou segurança e conformidade em projetos de ML. Isso mostrará seu entendimento das nuances e necessidades de segurança no setor.

Finalmente, se houver perguntas técnicas, como 'Quais são os desafios comuns enfrentados no versionamento de modelos?', responda com clareza, demonstrando sua expertise e capacidade de resolver problemas complexos.