Empresa: XP Inc.
Buscamos um Especialista em MLOps/ML Engineering para ser o principal responsável pela esteira de MLOps da área e o guardião da qualidade dos modelos em produção. É uma posição de viés técnico e mentoria técnica, na qual você atuará como multiplicador: definindo padrões, destravando gargalos e garantindo que a área de Data Science escale com qualidade e governança. Saiba mais sobre nosso dia a dia n o Instagram e no LinkedIn . Confira nossas avaliações no Glassdoor . 🔍 O Que Procuramos Pré-requisitos Essenciais: • Bacharelado ou mestrado em áreas da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas. • Experiência comprovada com MLOps e Engenharia de Machine Learning. • Experiência comprovada na construção de esteiras de MLOps, não apenas no consumo de ferramentas prontas. • Experiência sólida com Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog, Feature Store). • Programação em Python e PySpark (SQL como complemento). • Experiência com pipelines de dados e ML, incluindo padronização e experimentação de modelos (Airflow, MLflow, etc.). • Experiência com feature stores. • Experiência com técnicas e ferramentas de explicabilidade de modelos (SHAP, LIME, etc.). • Experiência com modelagem estatística (inferência, testes de hipótese, regressão, séries temporais, modelagem probabilística). • Experiência com ferramentas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, etc.). • Experiência prática com Azure. • Conhecimento de Docker e Kubernetes (incluindo AKS). • Alinhamento à nossa cultura. • Residir em São Paulo e ter disponibilidade para regime híbrido (3 dias presenciais por semana). Diferenciais: • IA Generativa e soluções agênticas (LLMs, RAG, fine-tuning, embeddings, prompt engineering, orquestração multiagente, tool calling, memória), como visão de futuro da área. • Azure AI Foundry para desenvolvimento, deploy, avaliação e governança de aplicações de GenAI e agentes. • Frameworks de observabilidade/avaliação de LLMs e agentes (LangSmith, Ragas, Arize). • Feature stores de mercado (Feast, Tecton) e boas práticas para evitar training-serving skew. • IaC / automação (Terraform, Bicep). • Padronização e experimentação de modelos com ferramentas adicionais (Kedro, DVC, Metaflow). • Streaming de dados (Kafka, Event Hubs). • GPUs em Kubernetes, quantização e otimização de inferência de LLMs (ex.: KAITO/AKS). • Governança de dados e segurança de modelos. • 🎯 Desafios e Impacto • Ser o principal responsável pela esteira de MLOps, conduzindo sua construção, evolução e operação ponta a ponta. • Garantir a qualidade dos modelos em produção, atuando como guardião dos padrões de Machine Learning em produção (confiabilidade, testes, documentação e SLAs). • Projetar e manter pipelines de dados e ML, do treinamento ao deploy e ao monitoramento em produção, de forma modular, versionada e reprodutível. • Habilitar o time de Data Science na adaptação ao padrão da esteira, disseminando boas práticas de engenharia de ML. • Mentorar tecnicamente profissionais em formação, por meio de design reviews, pareamento em problemas complexos e elevação do nível técnico do time. • Operar a infraestrutura de ML em nuvem, otimizando desempenho, custo e confiabilidade da inferência e do serving de modelos. • Atuar como ponte entre as áreas técnicas (Engenharia, Engenharia de Dados, Governança, DevOps, Gestão de Acessos e Arquitetura), antecipando dependências, riscos e bloqueios que impactam Data Science. • Colaborar com Data Science, Engenharia de Dados, Produto e Negócio na priorização, no desenho e na entrega das soluções. • ⏳ Etapas do Processo • • Triagem inicial : Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga. • • Testes gerais : Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index. • • Entrevista com a equipe de Recrutamento : Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais. • • Avaliação técnica : Entrevista focada nas habilidades específicas necessárias para a função. • • Entrevista com a liderança : Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa. • • Entrevista com colegas de trabalho : Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe. • • Entrevista focada em cultura : Exploração dos valores e princípios da empresa para garantir um bom encaixe cultural. • • Oferta : Apresentação da proposta de trabalho, incluindo detalhes sobre remuneração e benefícios. Benefícios: • Saúde e bem-estar: • Plano de saúde • Plano odontológico • Wellhub (Gympass) • Zenklub • Seguro de Vida • iFood Benefícios (VA e VR flexível) • Vale Transporte • New Value (clube de benefícios) • Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias. • Auxílio Creche • Vida Financeira • Fundos de Investimentos Exclusivos • Assessoria de Investimentos • Cartão XP Visa Infinite sem anuidade • Crédito (consignado, home equity, CCB Imobiliário, etc.) • Modelo de Trabalho Presencial Flexível • O nosso modelo de trabalho varia de acordo com a função, podendo ser totalmente presencial para frentes de negócio e mais flexível para outras equipes. • Seguimos um modelo com mais frequência presencial, mas sempre guiado por flexibilidade e autonomia com a responsabilidade da nossa cultura empreendedora. • Aqui na XP Inc., valorizamos as interações pessoais e acreditamos no uso do escritório como uma ferramenta para potencializar nossas relações no trabalho. • * Ao seguir com a inscrição, você declara que leu, compreendeu e concorda com a Política de Privacidade do Grupo XP Inc. e de seus fornecedores e parceiros que apoiam com a realização do processo seletivo. O Grupo XP Inc. poderá utilizar de soluções de inteligência artificial para apoiar a equipe de recrutamento no decorrer do processo, o que poderá envolver o tratamento de seus dados pessoais para tal finalidade, conforme princípios da Lei Geral de Proteção de Dados e da Política de Privacidade do Grupo XP Inc. Sobre a empresa: Sobre nós A XP Inc. é uma das maiores instituições financeiras independente do Brasil, dona das marcas XP, Rico, Clear, XP Educação, InfoMoney, entre outras. Com mais de 4,6 milhões de clientes ativos e um valor superior a R$ 1,1 trilhão de ativos sob custódia, há 25 anos vem transformando o mercado financeiro para melhorar a vida das pessoas. Com uma cultura marcante guiada por quatro valores - Sonho Grande, Espírito Empreendedor, Foco no Cliente e Mente Aberta - a XP Inc. está sempre em busca dos melhores talentos que tem ambição de fazer o impossível. 🚀 Sobre a Oportunidade A área de Data Science tem como missão aplicar técnicas de machine learning para gerar soluções escaláveis, monitorar o desempenho de modelos e automatizar processos, apoiando a tomada de decisão e a otimização de resultados da organização.