Cientista de Dados | MLOps

#VemSerFrete.com

Somos impulsionados em movimentar o mundo, simplificando a logística e conectando caminhoneiros e cargas por meio de soluções inovadoras. Mas nosso propósito vai além! Estamos comprometidos em transformar vidas, proporcionando mais oportunidades de crescimento para nossa equipe e gerando eficiência e segurança para as empresas parceiras. Além disso, desempenhamos um papel essencial na preservação do planeta, otimizando a malha logística das regiões em que atuamos e reduzindo a emissão de poluentes, em prol de um ambiente sustentável para as gerações futuras.

A Frete.com é a maior plataforma de fretes da América Latina e conta com as marcas Fretebras, Cargo X e Intersite.

Vem ser Frete.com e conhecer mais sobre o desafio no time de Machine Learning

Responsabilidades e Atribuições

• Colaborar com o time de Ciência de Dados na identificação e planejamento da implementação de modelos de Machine Learning, assegurando sua viabilidade técnica e estratégica;
• Apoiar a equipe de Ciência de Dados na aplicação de melhores práticas no desenvolvimento de modelos, incluindo qualidade de código, padronização, versionamento, documentação e monitoramento;
• Desenvolver e otimizar ferramentas para todas as etapas do ciclo de vida de um modelo de Machine Learning, abrangendo pipelines de pré-processamento de dados, treinamento, versionamento, documentação, deploy e monitoramento contínuo;
• Explorar e adotar novas tecnologias, bibliotecas e frameworks que possam acelerar e otimizar o desenvolvimento, treinamento e deployment de modelos de Machine Learning;
• Participar de discussões técnicas para definir arquiteturas e soluções escaláveis, contribuindo para a visão e evolução da plataforma de MLOps e das soluções de Machine Learning na organização;
• Colaborar com os times de Desenvolvimento, Engenharia de Dados e Ciência de Dados, assegurando a integração eficiente dos modelos em produção e acompanhando toda a pipeline de desenvolvimento até a entrega final.

Habilidades e pré-requisitos

• Experiência avançada em Python, incluindo boas práticas de desenvolvimento, testes unitários, TDD e padrões de projeto (design patterns);
• Proficiência em bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não-relacionais (Redis, MongoDB), incluindo tuning de performance e monitoramento de queries;
• Domínio de sistemas orientados a eventos e mensageria (Kafka, RabbitMQ), com experiência em design de pipelines escaláveis e tolerantes a falhas;
• Desenvolvimento e design de APIs REST utilizando frameworks como FastAPI ou Flask, incluindo autenticação (OAuth2/JWT), versionamento e documentação automática;
• Forte experiência nas principais ferramentas da AWS (S3, EC2, Lambda, EKS, CloudWatch, IAM, Secrets Manager, Step Functions, entre outras);
• Experiência comprovada com Docker, Kubernetes e Helm, incluindo práticas de hardening de imagens, estratégia de deploy blue/green e rollback seguro;
• Familiaridade com ferramentas de CI/CD, especialmente GitLab CI/CD e/ou GitHub Actions, para automação de build, testes, linting, segurança e deploy;
• Conhecimento sólido em orquestração de pipelines de dados com Apache Airflow, incluindo boas práticas de modularização de DAGs e monitoramento;
• Monitoramento e observabilidade utilizando CloudWatch, Prometheus, Grafana, Loki e alertas automatizados;
• Práticas de infraestrutura como código (IaC) com Terraform ou CloudFormation, incluindo modularização e gestão de ambientes multi-conta;
• Sólida compreensão de princípios de segurança em MLOps, incluindo controle de acesso a dados sensíveis e gerenciamento seguro de segredos;
• Experiência em otimização de custo em ambientes cloud, alinhado ao monitoramento de workloads de ML em produção.

Diferenciais

• Experiência prática com Feature Stores (Feast, AWS SageMaker Feature Store, Tecton) integradas a pipelines de machine learning em produção;
• Conhecimento em técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) aplicadas a modelos de linguagem (LLMs);
• Experiência com frameworks voltados a modelos LLM (LangChain, LangGraph), incluindo criação de pipelines de fine-tuning e RAG;
• Familiaridade com ferramentas e práticas de MLOps (MLFlow, Kubeflow, AWS SageMaker), incluindo tracking de experimentos, gestão de modelos e deploy automatizado;
• Conhecimento avançado em monitoramento contínuo de modelos de machine learning em produção, incluindo métricas de performance, concept e data drift, e re-treinamento automatizado;
• Experiência com testes e validação de modelos em pipelines CI/CD antes de deploy em produção;
• Vivência em ambientes de alta disponibilidade e escalabilidade, com foco em baixa latência para serving de modelos;
• Capacidade de análise de logs e tracing de pipelines de ML para troubleshooting avançado;
• Experiência com configuração e gerenciamento de ambientes EKS para workloads de ML;
• Conhecimento em instrumentação de métricas customizadas de modelos em produção para monitoramento detalhado.

Nossos valores:

Comprometimento absoluto

Foco em grandes resultados

Ambição gigante

Colaboração com atrito positivo

Senso de urgência extrema

Embarcando na Frete, você terá:

🍽️ Vale Refeição ou Vale Alimentação – pago no cartão flexível Flash
🚌 Vale Transporte ou Auxílio Mobilidade
🏥 Seguro Saúde Bradesco
🦷 Assistência Odontológica
🛡️ Seguro de Vida
💊 Convênio Farmácia
💙 2% do seu salário anual para Qualidade de Vida
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E ainda tem mais vantagens que você irá conhecer durante o processo!
Vem fazer parte do nosso time! 💙

Modalidade de trabalho:

• Tecnologia (Segurança, Engenharia e Ciência de Dados): 100% Home Office;
• Produto (Design, Prevenção à Fraude e BI): 3 dias presenciais no escritório e 2 dias em home office;
• Demais áreas: presencial em tempo integral.

Nosso escritório fica localizado em São Paulo, na região do Morumbi.

♿ Você tem alguma deficiência? Nossas vagas também são para você. Todas elas estão abertas para pessoas com deficiência (PCDs).

Se identificou? Então venha colocar o pé na estrada conosco e se tornar um Freteiro 🚛💨