{"id":3631293,"url":"https://alion.io/job/nava-analista-de-mlops-senior-2","title":"Analista de MLOps Sênior","company":{"id":2157208,"name":"Nava","domain":"nava.com.br","url":"https://alion.io/company/nava-com-br","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"services","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"InHire","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":12,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":26,"computed_at":"2026-11-05T05:54:30Z"}},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":"senior","employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["São Paulo, Brazil"],"countries":["BR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Trino","optional":false},{"name":"Airflow","optional":true},{"name":"Amazon SageMaker","optional":true},{"name":"CloudFormation","optional":true},{"name":"Kubeflow","optional":true},{"name":"MLFlow","optional":true},{"name":"Terraform","optional":true}],"status":"closed","first_seen_at":"2026-10-19T19:37:17Z","employer_posted_date":"2026-10-26","last_verified_at":"2026-11-04T20:38:58Z","board_verified":false,"closed_at":"2026-11-04T20:38:58Z","days_open":16,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":16},"description":"A Nava está buscando um Analista de MLOps Sênior para atuar na sustentação e evolução de soluções de dados e inteligência artificial.\nNesta posição, você terá o desafio de garantir a operacionalização eficiente de modelos de Machine Learning e pipelines de dados, promovendo escalabilidade, confiabilidade e automação dos ambientes produtivos. Sua atuação será fundamental para conectar as áreas de Dados e Tecnologia, contribuindo para a entrega de soluções robustas que gerem valor para o negócio.\nPrincipais responsabilidades\nNesta posição, você será responsável por:\nEstruturar e automatizar pipelines de treinamento, deploy e monitoramento de modelos.\nDesenvolver e manter processos de CI/CD para aplicações e modelos de Machine Learning.\nAtuar na integração entre times de Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Tecnologia.\nImplementar boas práticas de versionamento, observabilidade, monitoramento e governança de modelos.\nGarantir a estabilidade, performance e escalabilidade dos ambientes de Machine Learning.\nApoiar cientistas de dados na operacionalização de modelos em produção.\nRequisitos\nPara essa oportunidade, é importante que você tenha:\nSólida experiência em Python e SQL.\nConhecimento em boas práticas de engenharia.\nExperiência com Git e processos de versionamento de código.\nExperiência com pipelines CI/CD.\nExperiência com processamento de dados distribuído utilizando Apache Spark.\n\nConhecimento em mecanismos de consulta distribuída como Trino.\n\nExperiência com arquiteturas de Data Lake e tabelas analíticas utilizando Apache Iceberg.\n\nConhecimento de containers (Docker) e orquestração de serviços.\nExperiência com ambientes Cloud (preferencialmente AWS).\nConhecimento em automação, monitoramento e observabilidade de aplicações.\nCapacidade de diagnosticar e resolver problemas complexos de forma estruturada.\nDiferenciais\nSerá um diferencial se você tiver:\nExperiência prévia em times de Engenharia e/ou Ciência de Dados ou Machine Learning.\nExperiência com ferramentas de MLOps (MLflow, SageMaker, Kubeflow, Airflow ou similares).\nConhecimento em monitoramento de modelos e Data Drift.\nExperiência com Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation ou similares).\nModelo de trabalho\nModelo: Híbrido\nLocal de trabalho: Vila Olímpia\nEntrevista técnica com a SophIA\nPara realizar sua entrevista técnica, acesse a plataforma e digite manualmente o código da vaga:\nAcesse a SophIA: https://\nCódigo da vaga: NAVA-MLOPS\nBenefícios\nNa Nava, oferecemos um pacote de benefícios pensado para apoiar diferentes momentos da vida e da jornada profissional:\nVale-refeição/vale-alimentação\nVale-transporte ou fretado, conforme elegibilidade e modelo de trabalho\nCartão multibenefícios\nConvênio médico e odontológico\nSeguro de vida\nWellhub\nAuxílio-creche, conforme política vigente\nAssistência pessoal\nCartão farmácia\nParcerias com descontos em educação, serviços, cultura e lazer\nSobre a Nava\nAtuamos no core de empresas líderes em seus segmentos, onde tecnologia, estratégia e operação se encontram. Desenhamos arquiteturas, estruturamos governança e transformamos complexidade em clareza, criando soluções que impulsionam crescimento, eficiência e competitividade de forma contínua.\nCom cerca de 2.000 especialistas, a Nava conecta pensamento criativo, engenharia avançada e tecnologia impulsionada por GenAI para acelerar resultados de negócio. Atuamos em dados, cibersegurança, cloud, observabilidade, infraestrutura, modernização de aplicações e creative innovation, sendo o elo que faz tecnologia e negócios avançarem na mesma direção.\nNosso ecossistema amplia essa capacidade por meio da GH Brandtech, que une estratégia de marca, experiência, design e produtos digitais; da Ventura, referência em cibersegurança, resposta a incidentes e gestão de crises; e da ®CS Global IT, especializada em Cloud, Multicloud e Data Center. 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