MLOps Engineer (Brasil, remoto)
A área de Ciência de Dados tem como objetivo explorar novas fronteiras para capacitar as empresas a responderem às suas questões mais urgentes. Pioneiros no processamento analítico intensivo de dados em larga escala e altamente paralelo, nossa missão é desenvolver uma abordagem totalmente inovadora para gerar significado e valor a partir de conjuntos de dados na escala de petabytes, criando novas metodologias, ferramentas, métodos estatísticos e modelos. Além disso, trabalhamos em colaboração com acadêmicos de destaque, especialistas do setor e engenheiros altamente qualificados para capacitar nossos clientes a gerar insights sofisticados e inovadores a partir de volumes massivos de dados.
Como MLOps Engineer, você será responsável por projetar, implementar e gerenciar pipelines robustos de MLOps para implantação, monitoramento e manutenção de modelos de machine learning em ambientes de produção. Você trabalhará em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e equipes de DevOps para acelerar a entrega de soluções avançadas de IA generativa e impulsionar a evolução das estratégias de deployment de machine learning da organização.
Junte-se a nós como MLOps Engineer em nossa equipe de AI-Centric Engineering (Office of the CTO) no Brasil (remoto) para fazer o melhor trabalho da sua carreira e gerar um impacto social profundo.
Você irá:
-
Projetar, implementar e gerenciar pipelines robustos de MLOps para implantação, monitoramento e manutenção de modelos de machine learning em ambientes de produção.
-
Colaborar com equipes multifuncionais, incluindo cientistas de dados, engenheiros de software e profissionais de DevOps, para garantir a integração eficiente de modelos de machine learning aos sistemas e processos existentes.
-
Aprimorar continuamente processos de CI/CD para automatizar treinamento, avaliação, testes e implantação de modelos de machine learning.
-
Implementar e manter soluções de monitoramento e observabilidade para acompanhar desempenho dos modelos, qualidade dos dados, confiabilidade dos sistemas e infraestrutura de machine learning.
-
Identificar, solucionar e resolver problemas relacionados à infraestrutura, pipelines e operações de machine learning, mantendo-se atualizado(a) sobre tendências, tecnologias e melhores práticas de MLOps para contribuir com a evolução das estratégias de deployment de ML.
Dê o primeiro passo para a carreira dos seus sonhos
Todas as pessoas da nossa equipe agregam algo único. Veja o que estamos buscando para esta posição:
Requisitos essenciais
Requisitos desejáveis
-
Experiência com frameworks de machine learning, como TensorFlow e PyTorch, bibliotecas de processamento de dados, como pandas e NumPy, além de conhecimento de melhores práticas de segurança em implantações de ML.
-
Experiência prévia com pipelines de CI/CD, testes automatizados para modelos de machine learning, plataformas de orquestração e gerenciamento de modelos como MLflow ou Kubeflow, além de conhecimento das ferramentas Financial Force, EPN/PEF, Control Tower, OEP, GPT, DSA, FMPro, Service Now e SSO, e dos serviços Chromebook Enrollment, ReadyStock Order Life Cycle & Management, Connected Services (Shared Connected Configuration, Dedicated Connected Configuration e Connected Provisioning), Logistics Services (Overpack, Multi-Pack, FTL/LTL e Order Consolidation) e First Article/Change Management.
We believe that each of us has the power to make an impact. That’s why we put our team members at the center of everything we do. If you’re looking for an opportunity to grow your career with some of the best minds and most advanced tech in the industry, we’re looking for you.
Dell Technologies is a unique family of businesses that helps individuals and organizations transform how they work, live and play. Join us to build a future that works for everyone because Progress Takes All of Us.
Dell Technologies is committed to the principle of equal employment opportunity for all employees and to providing employees with a work environment free of discrimination and harassment. Read the full Equal Employment Opportunity Policy.
Visit our Culture Code page to learn more about how we work and lead.
