Última atualização: 19 de Outubro de 2026
Analista de MLOps Sênior
Sustentação e evolução de soluções de dados e inteligência artificial com Python, SQL e Apache Spark.
Via Inhire
Localização
São Paulo, SP
Sobre
A Nava busca um Analista de MLOps Sênior para atuar na sustentação e evolução de soluções de dados e inteligência artificial. O profissional será responsável por garantir a operacionalização eficiente de modelos de Machine Learning e pipelines de dados, promovendo escalabilidade, confiabilidade e automação em ambientes produtivos. Sua atuação será fundamental para conectar as áreas de Dados e Tecnologia, contribuindo para a entrega de soluções robustas que gerem valor para o negócio.
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
- 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
- Experiência com processamento de dados distribuído utilizando Apache Spark
- Conhecimento em mecanismos de consulta distribuída como Trino
- Experiência com arquiteturas de Data Lake e tabelas analíticas utilizando Apache Iceberg
- 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
Desejáveis
- Experiência prévia em times de Engenharia e/ou 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)
Benefícios
- Vale-refeição/vale-alimentação
- Vale-transporte ou fretado, conforme elegibilidade e modelo de trabalho
- Cartão multibenefícios
- Convênio médico e odontológico
- Seguro de vida
- Wellhub
- Auxílio-creche, conforme política vigente
- Assistência pessoal
- Cartão farmácia
- Parcerias com descontos em educação, serviços, cultura e lazer
Outras Informações
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