Engenheiro MLOps
Conecta o mundo da ciência de dados com a operação em produção. Garante que modelos de machine learning sejam treinados, publicados, monitorados e atualizados com segurança.
Analogia
Se o cientista de dados cria a receita do bolo, o Engenheiro MLOps monta a cozinha industrial para produzir esse bolo todos os dias, com qualidade e escala.
O que essa pessoa constrói?
Constrói pipelines de treinamento, deploy de modelos, monitoramento de drift, esteiras de versionamento e toda a operação que mantém soluções de IA rodando em produção.
Níveis de Senioridade
Júnior
Ajuda a empacotar modelos, automatiza tarefas simples e acompanha deploys supervisionados.
- Docker
- Python
- Fundamentos de CI/CD
- Versionamento de modelos
Pleno
Cria pipelines completos de treino e deploy, integra monitoramento e infraestrutura.
- MLflow
- Kubeflow
- Kubernetes
- Observabilidade de modelos
- Cloud para ML
Sênior
Define a plataforma de MLOps da empresa, governança e padrões operacionais.
- Arquitetura de plataforma ML
- Governança de modelos
- Escalabilidade
- Segurança e compliance
Tecnologias utilizadas
Responsabilidades comuns
- Automatizar treinamento e publicação de modelos
- Monitorar performance e drift dos modelos em produção
- Padronizar ambientes e pipelines de ML
- Integrar times de dados, plataforma e produto
- Garantir rastreabilidade e governança dos modelos
Tópicos típicos de entrevista
- → Diferença entre MLOps e DevOps
- → Como monitorar drift de modelo
- → Versionamento de dados e modelos
- → Estratégias de deploy de modelos
- → Ferramentas como MLflow e Kubeflow
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