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Tech Lead em Engenharia de Machine Learning bei BrandLovers

BrandLovers · São Paulo, Brasilien · Hybrid

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Sobre a BrandLovers

A BrandLovers conecta creators e marcas usando IA para escalar descoberta, recomendação e performance. Operamos produtos de Ads, moderação com IA, Smart Match e pagamentos para creators. Ambiente de alto impacto, autonomia e aprendizado contínuo.

Missão do cargo

Liderar a Plataforma de Inferência de ML, garantindo disponibilidade, confiabilidade e escala dos serviços que expõem modelos para o produto. Você vai combinar liderança técnica e de pessoas, habilitando squads de dados e produto a experimentarem e colocarem modelos em produção com segurança e previsibilidade

Suas responsabilidades

  • Liderar o time técnico da Plataforma de Inferência, cuidando de direção técnica, priorização e desenvolvimento das pessoas.

  • Garantir SLOs, resiliência e eficiência de custos, com incident response, postmortems e melhoria contínua.

  • Evoluir gateway, endpoints de serving, monitoramento de modelos e processamento offline.

  • Manter e escalar o componente que conecta cientistas de dados ao consumo de modelos via microserviços.

  • Definir padrões de versionamento, testes, observabilidade e rollout seguro de modelos.

  • Colaborar com stakeholders como Recomendação, Produto, Engenharia de Dados e Segurança.

  • Promover autosserviço das squads usuárias e delegar responsabilidades com clareza.

  • Conduzir roadmap, métricas e rituais do time, alinhando impacto de negócio.

Requisitos obrigatórios

  • Experiência prática liderando sistemas críticos de alta escala em ambiente de microserviços.

  • SRE aplicado a ML: disponibilidade, observabilidade, automação, error budgets e capacidade de resposta a incidentes.

  • Vivência com Kubernetes e esteira CI/CD para deploy e rollback seguro.

  • Experiência com monitoramento e tracing, preferencialmente Datadog.

  • Conhecimento em plataformas de serving e MLOps, como KServe, BentoML, MLflow e feature store.

  • Domínio de APIs e integrações para baixa latência e alto throughput.

  • Comunicação clara, influência e habilidade de alinhar múltiplos times.

  • Experiência em liderança de pessoas ou forte intenção de seguir trilha de coordenação.

Diferenciais

  • Kafka ou mensageria de alto throughput, cache com Redis, bancos relacionais como Postgres.

  • Go ou Python para serviços de inferência, gRPC ou FastAPI.

  • Infraestrutura como código, preferencialmente Terraform.

  • Experiência com A/B testing e avaliação online de modelos.

  • Vivência com custos de nuvem e otimizações de performance e orçamento.

  • Já ter trabalhado com Linear. Conhecimento prévio é um diferencial para nossos fluxos.

Como trabalhamos

  • Cultura de ownership, simplicidade e melhoria contínua.

  • Decisões orientadas a dados, experimentos e métricas de produto.

  • Segurança e privacidade por padrão.

  • Parceria próxima entre Produto, Dados e Engenharia.

Local e modelo

  • Híbrido em São Paulo, com encontros presenciais regulares para rituais e alinhamentos.

  • Regime a combinar.

Processo seletivo

  • Triagem e conversa sobre cultura.

  • Painel técnico com arquitetura, SRE aplicado a ML e casos reais de incidentes.

  • Conversa final sobre desafios, roadmap e plano de 90 dias.

Interessou. Envie seu LinkedIn e portfólio com o assunto Tech Lead para nosso time de Talent. Vamos conversar.

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