Senior Machine Learning Engineer / MLOps (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.

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.

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.

• 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.

• 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).

(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 Educação - Plataforma interna de autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca Stone)

🧠 Acolhe360º - Apoio emocional (gratuito)

💆 Quick Massage e Ambulatório* 

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