Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Na Nava, acreditamos no poder da tecnologia para transformar negócios — e estamos com uma oportunidade desafiadora e estratégica esperando por você.


Vem escrever seu código com a gente! 🚀


Você irá atuar na construção, automação, sustentação e evolução das plataformas e processos que suportam o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning, garantindo escalabilidade, confiabilidade e eficiência operacional.


Principais responsabilidades

  • Estruturar e automatizar pipelines de treinamento, deploy e monitoramento de modelos.
  • Desenvolver e manter processos de CI/CD para aplicações e modelos de Machine Learning.
  • Atuar na integração entre times de Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Tecnologia.
  • Implementar boas práticas de versionamento, observabilidade, monitoramento e governança de modelos.
  • Garantir a estabilidade, performance e escalabilidade dos ambientes de Machine Learning.
  • Apoiar cientistas de dados na operacionalização de modelos em produção.


Requisitos e conhecimentos

  • Sólida experiência em Python e SQL.
  • Conhecimento em boas práticas de engenharia.
  • Experiência com Git e processos de versionamento de código.
  • Experiência com pipelines CI/CD.
  • Conhecimento de containers (Docker) e orquestração de serviços.
  • Experiência com ambientes Cloud (preferencialmente AWS).
  • Conhecimento em automação, monitoramento e observabilidade de aplicações.
  • Capacidade de diagnosticar e resolver problemas complexos de forma estruturada.


Diferenciais

  • Experiência prévia em times de Ciência de Dados ou Machine Learning.
  • Experiência com ferramentas de MLOps (MLflow, SageMaker, Kubeflow, Airflow ou similares).
  • Conhecimento em monitoramento de modelos e Data Drift.
  • Experiência com Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation ou similares).


Competências comportamentais

  • Forte senso de ownership e autonomia.
  • Boa capacidade de comunicação com públicos técnicos e não técnicos.
  • Perfil colaborativo e orientado à resolução de problemas.
  • Proatividade para identificar oportunidades de melhoria e automação.
  • Facilidade para atuar em ambientes multidisciplinares.


Se interessou? Candidate-se à vaga e realize sua entrevista técnica com a SophIA:

https://

Código: NAVA-MLOPS

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