Sobre a oportunidade

Você é quem conecta o protótipo à produção. Vai desenhar e construir a engenharia de ML do motor de precificação — o serving de inferência, os pipelines de treino e a engenharia de features — para que modelos complexos rodem em tempo real, com baixa latência, sobre Ray. Foca na modelagem e no código de ML; a plataforma e o runtime ficam com o time de MLOps/Plataforma, com quem você trabalha lado a lado. 

Seus Desafios 

• Serving de inferência — desenhar o pipeline de modelos encadeados sobre Ray Serve — composição de modelos, baixa latência e estratégias de atualização. 
• Treino distribuído — construir pipelines de treino (Ray Train/Data), HPO (Ray Tune) e modelos treinados por tenant, com checkpointing resiliente. 
• Engenharia de features — definir e materializar features no feature store (Feast/Redis), garantindo consistência entre treino e produção. 
• Otimização e RL — implementar e otimizar os componentes de otimização (programação linear) e de RL offline do pipeline de preço. 
• Qualidade do modelo — monitorar drift do ponto de vista de modelagem, validar versões e produzir explicabilidade (SHAP) — em parceria com MLOps. 
• Liderança técnica — atuar como referência, mentorar e definir, com o time, o que é viável e escalável. 

Você faz o handoff com os cientistas de dados, recebe dados dos data engineers e entrega ao time de MLOps/Plataforma para deploy e operação.