Engenheiro de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps)

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Localização: Hanói

Principais Responsabilidades:
● Projetar, construir e solucionar problemas de sistemas e aplicações de IA em ambientes de produção em
GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
● Otimizar, refatorar, contêinerizar, implantar e monitorar modelos de ciência de dados, garantindo
versionamento robusto e controle de qualidade.
● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
● Colaborar com cientistas de dados, engenheiros e arquitetos para entregar soluções escaláveis,
documentando processos de forma clara e abrangente.
● Gerenciar e otimizar infraestrutura como código (IaC) usando ferramentas como Terraform ou
CloudFormation para garantir ambientes escaláveis e reprodutíveis.
● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
● Garantir a segurança e conformidade dos sistemas de IA, incluindo padrões de privacidade de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) e práticas de implantação seguras.



Qualificações Necessárias:
● Experiência comprovada em projetar e implementar pipelines de MLOps em plataformas de nuvem
(Preferencialmente GCP & AWS).
● Expertise prática com frameworks de MLOps (por exemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) e ferramentas de contêinerização (Docker, Kubernetes).
● Fortes habilidades de programação em Python, Bash ou similares, aliadas a um profundo conhecimento de
ambientes Linux.
● Experiência com ferramentas de monitoramento como Prometheus, Grafana ou frameworks de registro
personalizados para acompanhamento do desempenho do sistema e dos modelos.
● Conhecimento de frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray) para lidar com processamento de dados em grande escala ou treinamento de modelos.
● Compreensão de APIs RESTful e arquitetura de microsserviços, com experiência
integrando modelos de ML em ecossistemas de aplicativos.
● Excelentes habilidades de comunicação em inglês, com uma abordagem colaborativa e focada em equipe.
Qualificações Preferenciais:
● Experiência com processamento de dados em tempo real ou computação de borda.

● Formação em aplicações de IA/ML relacionadas à neurociência, dispositivos vestíveis ou interação humano-
computador (alinhada à missão da EMOTIV).
Por favor, envie seu CV para a Sra. Huyen em huyennguyen@emotiv.com.

Localização: Hanói

Principais Responsabilidades:
● Projetar, construir e solucionar problemas de sistemas e aplicações de IA em ambientes de produção em
GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
● Otimizar, refatorar, contêinerizar, implantar e monitorar modelos de ciência de dados, garantindo
versionamento robusto e controle de qualidade.
● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
● Colaborar com cientistas de dados, engenheiros e arquitetos para entregar soluções escaláveis,
documentando processos de forma clara e abrangente.
● Gerenciar e otimizar infraestrutura como código (IaC) usando ferramentas como Terraform ou
CloudFormation para garantir ambientes escaláveis e reprodutíveis.
● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
● Garantir a segurança e conformidade dos sistemas de IA, incluindo padrões de privacidade de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) e práticas de implantação seguras.



Qualificações Necessárias:
● Experiência comprovada em projetar e implementar pipelines de MLOps em plataformas de nuvem
(Preferencialmente GCP & AWS).
● Expertise prática com frameworks de MLOps (por exemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) e ferramentas de contêinerização (Docker, Kubernetes).
● Fortes habilidades de programação em Python, Bash ou similares, aliadas a um profundo conhecimento de
ambientes Linux.
● Experiência com ferramentas de monitoramento como Prometheus, Grafana ou frameworks de registro
personalizados para acompanhamento do desempenho do sistema e dos modelos.
● Conhecimento de frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray) para lidar com processamento de dados em grande escala ou treinamento de modelos.
● Compreensão de APIs RESTful e arquitetura de microsserviços, com experiência
integrando modelos de ML em ecossistemas de aplicativos.
● Excelentes habilidades de comunicação em inglês, com uma abordagem colaborativa e focada em equipe.
Qualificações Preferenciais:
● Experiência com processamento de dados em tempo real ou computação de borda.

● Formação em aplicações de IA/ML relacionadas à neurociência, dispositivos vestíveis ou interação humano-
computador (alinhada à missão da EMOTIV).
Por favor, envie seu CV para a Sra. Huyen em huyennguyen@emotiv.com.

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GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
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● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
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● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
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© 2025 EMOTIV, Todos os direitos reservados.

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Nota sobre as Traduções: Versões não inglesas deste site foram traduzidas para sua conveniência usando inteligência artificial. Embora nos esforcemos pela precisão, as traduções automatizadas podem conter erros ou nuances que diferem do texto original. Para as informações mais precisas, consulte a versão em inglês deste site.

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