Machine Learning Engineer
HybridSão Paulo, São Paulo, Brazil
São Paulo, São Paulo, BrazilHybridFull TimeEnterprise
Full TimeEnterprise
Job Summary
Monitor models in production environments by tracking data and model performance, identifying drift, and triggering retraining workflows. Build scalable Model Monitoring solutions using Python, PySpark, Databricks, and MLflow to ensure consistent operational results. Investigate behavioral changes in data and models to define metrics, thresholds, and alerting strategies that support business decisions. Collaborate across Data Science, Engineering, and MLOps teams to integrate monitoring into production pipelines and establish reusable architectural standards.
Required Qualifications
- Experiência com desenvolvimento de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos
- Conhecimento sólido em Python e PySpark para desenvolvimento de pipelines, notebooks e processamento de dados
- Experiência com Databricks, incluindo integração com ambientes e pipelines de Machine Learning
- Conhecimento de MLflow para gestão e acompanhamento do ciclo de vida de modelos
- Experiência com Unity Catalog
- Conhecimento sólido em SQL
- Experiência com conceitos e práticas de MLOps
- Conhecimento em Model Monitoring, incluindo acompanhamento da saúde e performance de modelos em produção
- Experiência com monitoramento e análise de Data Drift, Concept Drift e Model Performance
- Capacidade de criar e acompanhar métricas, thresholds e alertas relacionados ao comportamento dos modelos
- Experiência na integração de soluções de monitoramento aos processos de MLOps, incluindo alertas e possíveis fluxos de retreinamento
- Capacidade de estruturar soluções reutilizáveis para diferentes modelos e casos de uso
- Experiência com documentação técnica e participação na definição de arquitetura e boas práticas de monitoramento
- Perfil técnico com visão de engenharia e produção, indo além da atuação exclusivamente focada em Data Science e modelagem
Desired Qualifications
- Experiência prática com NannyML
- Experiência prática com Evidently AI
- Vivência na implementação de frameworks ou soluções estruturadas de monitoramento de modelos em ambientes corporativos
- Experiência na automação de processos relacionados à identificação de degradação e retreinamento de modelos
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