Última atualização: 7 de Novembro de 2026
MLOps Engineer Sênior
Liderança na construção de plataforma de ML em tempo real na AWS com Amazon SageMaker.
Via Gupy
Sobre
Buscamos um(a) MLOps Engineer Sênior para liderar a construção da plataforma de ML em tempo real do Asaas. Esta plataforma será a base para modelos de machine learning, agentes de IA e aplicações tomarem decisões em milissegundos, a partir de eventos que acabaram de acontecer nos produtos da empresa. O desafio é desenhar e construir essa plataforma na AWS e entregá-la como serviço aos times de ciência de dados e de produto, reunindo feature store, registro de modelos, inferência em tempo real e monitoramento para autonomia na colocação de modelos em produção. Você fará parte da estrutura de plataforma e trabalhará com os times de engenharia de software, de dados e de cloud, desde o desenho da arquitetura até a entrada em produção.
Responsabilidades
- Liderar o desenho da arquitetura da plataforma de ML em tempo real, avaliando alternativas e conduzindo as decisões técnicas com os times envolvidos.
- Entregar a plataforma como serviço, com padrões, interfaces e documentação que permitam aos times de ciência de dados e de produto definir, publicar e consumir features e modelos sem depender do time de plataforma.
- Construir e evoluir os componentes da plataforma: a feature store (online e offline, com metadados catalogados), o registro e versionamento de modelos, a inferência em tempo real e o monitoramento dos modelos em produção.
- Garantir que as features usadas no treinamento e na inferência sejam as mesmas, com a mesma lógica em batch e em streaming, definindo os requisitos com os times de engenharia que constroem os fluxos de eventos.
- Integrar a plataforma aos serviços de ML da AWS, com o Amazon SageMaker como base para o armazenamento de features, o registro de modelos e a inferência em tempo real.
- Estruturar a operação da plataforma e dos modelos em produção com os times de Cloud e de Plataforma de Dados, usando infraestrutura como código, padrões e runbooks.
- Garantir a latência, a disponibilidade e a escalabilidade da plataforma, com SLOs e observabilidade.
- Documentar decisões técnicas, padrões e procedimentos operacionais, facilitando o crescimento do time e a evolução da stack.
Requisitos
- Conhecimento em observabilidade em produção.
- Experiência em produção com modelos de machine learning em tempo real, com inferência acionada a cada evento e requisitos de baixa latência.
- Vivência na entrega de plataforma como serviço, com padrões de arquitetura self-service, documentação e interfaces que deem autonomia aos times de ciência e produto.
- Experiência na construção de Feature Store (online e offline, com metadados catalogados) e garantia de consistência entre treinamento e inferência.
- Prática na estruturação de registro e versionamento de modelos (Model Registry, ex.: MLflow) e monitoramento de modelos em produção.
- Experiência na construção de plataformas de dados e ML na AWS, preferencialmente com Amazon SageMaker (Endpoints, Feature Store, Model Registry, Pipelines) ou serviços equivalentes.
- Domínio avançado de Python para desenvolvimento de rotinas de dados e serviços de ML.
- Domínio avançado de SQL para desenvolvimento de rotinas de dados e serviços de ML.
- Domínio de Terraform (IaC).
- Conhecimento em automação de deploys via CI/CD.
Desejáveis
- Experiência com tomada de decisão em tempo real em produtos financeiros (como risco, crédito ou prevenção a fraudes).
- Entendimento da construção e consumo de fluxos de streaming (ex.: Kafka, Kinesis, CDC, AWS DMS, MSK) para dialogar com os times de engenharia.
- Vivência no ecossistema Databricks para apoiar e se comunicar com cientistas e analistas de dados.
- Conhecimento das principais regulações do setor (como LGPD, normas do Banco Central/BACEN e SOX).
Benefícios
- Assistência médica sem coparticipação.
- Assistência odontológica sem coparticipação.
- Seguro de vida.
- Auxílio para compra de medicamentos.
- Auxílio para realizar atividades físicas.
- Parceria com Neon para saúde financeira.
- Parceria com Zenklub para saúde física e mental (4 sessões mensais de terapia ou nutricionista gratuitas).
- Benefício alimentação flexível (cartão de crédito Visa).
- Auxílio creche.
- Programa de apoio parental.
- Licença maternidade estendida.
- Licença paternidade estendida.
- Plataforma de treinamentos in company.
- Auxílio educação (subsidia 70% de mensalidades de graduações e idiomas, compra de cursos e livros).
- Auxílio Home Office.
- Equipamentos de trabalho.
- Auxílio mobília.
- Parceria com WOBA para uso de coworkings em todo o Brasil.
- Day Off no mês do aniversário.
- Auxílio Happy Hour.
- Bonificação por indicação de novos colaboradores.
- Bonificação baseada em metas anuais.
- Plano de Stock Options.
Outras Informações
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