Senior Machine Learning Engineer / MLOps (Stone)

Sobre a Stone: Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente. Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados. Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país, em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO. Nossa Cultura: Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores: 💚 O cliente é a razão O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso. ⚡ Cabeça de dono Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor. 🎯 Direto ao ponto Profundidade para entender e simplicidade para resolver. 🤝 Excelência é um jogo de equipe Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração. ✨ Paixão em cada detalhe Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer. Como é ser uma pessoa Senior Machine Learning Engineer / MLOps (Stone): Atuar como a "ponte" entre o time de Ciência de Dados e o ambiente de produção. O profissional será responsável por criar, arquitetar e manter sistemas e pipelines de Machine Learning em larga escala, garantindo que sejam eficientes, escaláveis e tenham baixa latência. O que esperamos de você: Engenharia de Software e System Design: Domínio em boas práticas de código (clean code, testes, design patterns), desenho e documentação de arquitetura de sistemas (Modelo C4) e criação de pipelines de CI/CD para ML (ex: GitHub Actions). MLOps (Foco em Databricks): Domínio do ciclo de vida de ML, incluindo rastreamento de experimentos (MLflow), gestão de Feature Store (evitando vazamento de dados), Infraestrutura como Código (Databricks Asset Bundles), otimização de custos/computação e monitoramento de qualidade e drift dos modelos. Serving e Orquestração: Definição de estratégias de serving (batch vs. online), criação de APIs de inferência (FastAPI, Databricks), conteinerização avançada (Docker) e monitoramento com alertas. Processamento de Dados: Construção de pipelines escaláveis e processamento distribuído usando PySpark, Spark SQL e processamento em tempo real (Streaming) com Apache Kafka. O que aumenta as suas chances: Background em Engenharia: Forte experiência anterior como Backend, DevOps ou SRE (lidando com microsserviços em produção). Inteligência Artificial Generativa: Experiência com integração e produtização de LLMs e GenAI (OpenAI, modelos open-source, etc.). Analytics Engineering: Experiência com dbt, Delta Lake e modelagem de dados. Multi-cloud: Experiência integrando e trabalhando com diferentes nuvens (AWS, GCP, Azure). Nosso pacote de Remuneração e Benefícios: (itens com asterisco possuem regras específicas de elegibilidade, que serão explicadas pelos recrutadores ao longo do processo seletivo) 💸Salário Fixo 💰 Pacote de Remuneração Variável* (PLR, ILP ou Comissão - disponibilizado conforme a elegibilidade do cargo, não sendo um modelo de livre escolha) 🏥 Plano de Saúde e Odontológico com coparticipação (exceto para profissionais com deficiência que não possuem coparticipação) 🩺Hospital Virtual Verde: equipe de telemedicina disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana 💊Subsídio de medicamentos 🍽️ Vale Refeição e/ou Vale Alimentação - Pluxee* (exceto para cargos de Executivo(a) Comercial - 6hrs) 👶 Auxílio Creche (para crianças até 5 anos e 11 meses) 💙 Auxílio Filho com Deficiência 🛡️ Seguro de Vida ⛽Auxílio combustível ou auxílio deslocamento * 🏠 Auxílio home office * (apenas para contratos Híbridos ou Remotos) 🎁 Kit Acolhimento para novos pais 🏢 Convênio SESC* 📚 Benefício E…