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Dados

Engenheiro de Machine Learning

A ponte entre ciência de dados e engenharia de software. Pega modelos de ML criados por cientistas e os faz funcionar em produção de forma confiável e em escala.

Analogia

O Cientista de Dados cria a receita (o modelo), e o ML Engineer é o chef que adapta essa receita para servir 1 milhão de pessoas por dia em um restaurante industrial.

O que essa pessoa constrói?

Constrói sistemas de recomendação em produção, pipelines de ML automatizados, sistemas de detecção de fraude em tempo real e APIs que servem modelos de IA para aplicações.

Níveis de Senioridade

Júnior

Faz deploy de modelos simples em produção, cria scripts de treinamento.

  • Python para ML
  • Scikit-learn/TensorFlow
  • APIs com Flask/FastAPI
  • Docker básico

Pleno

Constrói pipelines completos de ML, monitora modelos em produção.

  • MLflow ou DVC
  • Feature stores
  • Monitoramento de drift
  • Kubernetes para ML
  • Testes A/B de modelos

Sênior

Define a plataforma de ML da empresa, lidera MLOps e pesquisa aplicada.

  • Design de plataforma MLOps
  • Fine-tuning e deploy de LLMs
  • Governança de modelos
  • Treinamento em clusters de GPU

Tecnologias utilizadas

Responsabilidades comuns

  • Fazer deploy de modelos de ML em produção
  • Construir e manter pipelines de treinamento automatizados
  • Monitorar saúde dos modelos em produção
  • Otimizar latência e throughput de inferência
  • Colaborar com cientistas de dados e engenheiros de software

Tópicos típicos de entrevista

  • O que é model drift e como detectar
  • Diferença entre inferência batch e online
  • Feature Store — o que é e para que serve
  • Como fazer o deploy de um modelo LLM
  • CI/CD para Machine Learning

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