# MLOps Engineer

> SDO Mocambique · Maputo, Mozambique · — · Posted 2026-07-17

**Workplace:** on_site

## Description

**Objectivos da função**

 O Engenheiro será responsável por conceber, construir, implementar e manter modelos de aprendizagem automática escaláveis e soluções orientadas a dados que resolvem problemas de negócio reais. Esta função faz a ponte entre a ciência de dados e a engenharia de software, garantindo que os modelos de aprendizagem automática estão prontos para produção, são fiáveis e têm um elevado desempenho.

 **Responsabilidades:**

-   Identificar oportunidades de automatização e otimização de processos em vários departamentos e funções;
-   Conceber, desenvolver e implementar soluções automatizadas utilizando ferramentas e tecnologias adequadas;
-   Colaborar com equipas multifuncionais para recolher requisitos e definir objectivos de automatização;
-   Realizar estudos de viabilidade e analisar a relação custo-benefício das iniciativas de automatização;
-   Realizar testes e depuração de processos automatizados para garantir a precisão e a fiabilidade;
-   Monitorizar e manter soluções automatizadas, incluindo a decteção e resolução de problemas;
-   Tomar decisões sobre as abordagens de automatização mais eficazes para diferentes processos;
-   Recomendar melhorias e otimizações de processos com base nos resultados da automatização;
-   Aplicar os princípios da IA responsável, incluindo equidade, explicabilidade e transparência.

**Desenvolvimento e Implementação de Modelos**

-   Conceber, desenvolver, treinar e avaliar modelos de aprendizagem automática para casos de utilização de previsão, classificação, recomendação ou otimização;
-   Transformar protótipos de ciência de dados em pipelines de aprendizagem automática prontos para produção;
-   Implementar modelos utilizando APIs, tarefas em lote ou arquiteturas de streaming;
-   Monitorizar o desempenho dos modelos, a deriva dos dados e os requisitos de retreinamento em produção.

 **Engenharia de Dados e Características**

-   Colaborar com os engenheiros de dados na criação e otimização de pipelines de dados para o treino de modelos, inferência e outras tarefas relacionadas com dados;
-   Realizar engenharia e selecção de características para melhorar a precisão e o desempenho dos modelos.

 **Governança, Segurança e Ética**

-   Garantir que os modelos cumprem os requisitos em matéria de privacidade de dados, segurança e regulamentação.

**Engenharia de Software e MLOps**

-   Escrever código limpo, fácil de manter e bem testado, utilizando as melhores práticas de engenharia de software;
-   Implementar pipelines de CI/CD para fluxos de trabalho de aprendizagem automática;
-   Utilizar ferramentas de contentorização e orquestração (por exemplo, Docker, Kubernetes) para implementações escaláveis;
-   Aplicar práticas de MLOps, incluindo controlo de versões, acompanhamento de experiências e gestão do ciclo de vida dos modelos.

 **Colaboração e Envolvimento das Partes Interessadas**

-   Colaboração e Envolvimento das Partes Interessadas;
-   Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados para implementar modelos;
-   Estabelecer parcerias com as equipas de produto e de negócios para compreender os requisitos e as métricas de sucesso;
-   Comunicar o comportamento, as limitações e os resultados dos modelos às partes interessadas sem conhecimentos técnicos.

## Requirements

-   Licenciatura ou mestrado em ciência da computação, engenharia, ciência de dados, matemática ou área relacionada;
-   Mais de 3 anos de experiência em aprendizagem automática, engenharia de software ou ciência de dados aplicada (dependendo do nível).

**Competências técnicas necessárias:**

-   Sólidas competências de programação em Python (obrigatório); familiaridade com Java, Scala ou C++ é uma vantagem;
-   Experiência prática com frameworks de aprendizagem automática como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e XGBoost;
-   Sólidos conhecimentos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, avaliação de modelos e técnicas de otimização;
-   Experiência com ferramentas e frameworks de processamento de dados (ex.: Pandas, NumPy, Spark);
-   Conhecimento de APIs REST e arquitetura de micro-serviços.

**MLOps e Cloud**

-   Experiência na implementação de modelos de aprendizagem automática em ambientes de produção;
-   Familiaridade com plataformas na nuvem (AWS, Azure ou GCP) e serviços de aprendizagem automática geridos;
-   Experiência com ferramentas de CI/CD e sistemas de controlo de versões (Git).

## Apply

[Apply at SDO Mocambique](https://apply.workable.com/sdo/j/0289C8509E/apply)

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