Sobre a vaga:

Estamos procurando um(a) Machine Learning Engineer Sênior com experiência comprovada em ambientes de produção baseados em AWS. Esta posição é ideal para quem deseja liderar iniciativas de IA e ML ponta a ponta, construindo soluções inteligentes com impacto direto no negócio. Você será responsável por desenhar arquiteturas escaláveis, liderar projetos técnicos e garantir boas práticas de MLOps em um ambiente altamente colaborativo.

Responsabilidades:

• Liderar o desenvolvimento de modelos de machine learning (supervisionado, não supervisionado e deep learning), com foco em aplicação em larga escala.
• Construir, implantar e monitorar pipelines de ML robustos utilizando serviços gerenciados da AWS.
• Trabalhar com times de engenharia e ciência de dados para transformar protótipos em soluções em produção.
• Garantir performance, escalabilidade, versionamento e reprodutibilidade de modelos.
• Implementar práticas de MLOps: automação de pipelines de treinamento/deployment, monitoramento e re-treinamento de modelos.
• Atuar como referência técnica e apoiar a disseminação de boas práticas em ML e IA na organização.
• Realizar code reviews, mentoring e participar ativamente do processo de arquitetura de soluções inteligentes.

Requisitos obrigatórios :

• Experiência com machine learning e/ou deep learning aplicado.
• Sólidos conhecimentos de Python (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow).
• Experiência comprovada com serviços da AWS, como: S3, SageMaker, Lambda, ECS/EKS, Step Functions, Athena, Glue, CloudWatch, CloudFormation/Terraform.
• Forte entendimento de arquiteturas escaláveis de ML (online e batch).
• Prática com MLOps: CI/CD, model registry, tracking, re-training, monitoramento de drift (ex: SageMaker Pipelines, MLflow).
• Experiência com bancos de dados relacionais e não-relacionais (RDS, DynamoDB).
• Fluência com versionamento de código (Git) e metodologias ágeis (Scrum/Kanban).

Diferenciais:

• Certificação AWS (ex: AWS Certified Machine Learning – Specialty).
• Experiência com modelos LLM/NLP e otimização em produção.
• Familiaridade com containers (Docker) e orquestração (ECS, EKS, Kubernetes).
• Conhecimentos em arquitetura serverless ou event-driven (SNS, SQS, Lambda).
• Vivência com projetos em ambientes regulados (financeiro, saúde, etc.).

Informações adicionais:

• Localização: São Paulo – SP;
• Modelo de trabalho 100% home office.

Se interessou pela vaga? Preencha o formulário ao lado ou envie seu  currículo atualizado para: rh@hvarconsulting.com.br com a pretensão salarial e mencionando no título “Machine Learning Engineer Sênior.”