https://eu.dev.br/vagas/empresa/housecall-pro/Recent content in Housecall Pro on eu.dev.brHugopt-brFri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/w9fxhtwv0x27o8us-housecall-pro-junior-em-operacoes-automacao/Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/w9fxhtwv0x27o8us-housecall-pro-junior-em-operacoes-automacao/<h3>Sobre a vaga</h3><p>A Housecall Pro busca uma pessoa em início de carreira para atuar como <strong>Associate, Builder</strong>, com foco em criação e apoio a fluxos usando ferramentas de IA e automação.</p><h3>Ferramentas citadas</h3><ul><li>ChatGPT</li><li>Gemini</li><li>Claude</li><li>Zapier</li><li>n8n</li><li>Airtable</li></ul><h3>Formato e localização</h3><p>Modelo híbrido, com possibilidade de atuação em Denver, Brasil, Polônia, Filipinas ou México.</p><h3>Observação</h3><p>A descrição original não trouxe detalhes sobre responsabilidades, requisitos ou benefícios.</p>https://eu.dev.br/vagas/i8b435h238ew5kee-housecall-pro-pleno-em-machine-learning-operations/Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/i8b435h238ew5kee-housecall-pro-pleno-em-machine-learning-operations/<h3>Sobre a vaga</h3><p>Buscamos um profissional pleno para atuar em operações de machine learning, responsável por garantir que modelos de ML rodem de forma confiável e eficiente em produção.</p><h3>Responsabilidades</h3><ul><li>Desenvolver e manter pipelines de dados com Apache Airflow e Spark</li><li>Gerenciar fluxos de mensagens com Kafka para processos de ML</li><li>Monitorar e otimizar performance de modelos em produção</li><li>Trabalhar com equipes de dados e engenharia para melhorar infraestrutura de ML</li><li>Implementar automação e boas práticas de DevOps para sistemas de ML</li></ul><h3>Requisitos</h3><ul><li>Experiência sólida com Python</li><li>Conhecimento prático de Apache Airflow e/ou Spark</li><li>Familiaridade com Kafka ou sistemas de streaming</li><li>Compreensão de ciclos de vida de modelos de machine learning</li><li>Experiência com versionamento de código e CI/CD</li></ul><h3>Diferenciais</h3><ul><li>Experiência com containers (Docker, Kubernetes)</li><li>Conhecimento de cloud platforms (AWS, GCP, Azure)</li><li>Familiaridade com ferramentas de observabilidade e logging</li></ul>https://eu.dev.br/vagas/15ck7kf8tmncbifo-housecall-pro-pleno-em-mlops-python/Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/15ck7kf8tmncbifo-housecall-pro-pleno-em-mlops-python/<h3>Sobre a vaga</h3><p>Procuramos um engenheiro pleno de MLOps para arquitetar, implementar e manter pipelines de machine learning em produção. Você trabalhará com ferramentas modernas de orquestração e streaming de dados para garantir que modelos rodem de forma confiável, escalável e eficiente.</p><h3>Responsabilidades</h3><ul><li>Desenhar e implementar pipelines de ML end-to-end usando Apache Airflow e Spark</li><li>Gerenciar infraestrutura e deploy de modelos em produção</li><li>Integrar sistemas de streaming de dados (Kafka) com workflows de ML</li><li>Monitorar performance e confiabilidade de pipelines em produção</li><li>Colaborar com times de data science e engenharia de software</li><li>Otimizar custos e performance de processamento de dados</li></ul><h3>Requisitos</h3><ul><li>3+ anos de experiência com engenharia de dados ou MLOps</li><li>Sólido conhecimento de Python</li><li>Experiência prática com Apache Airflow ou ferramentas similares de orquestração</li><li>Familiaridade com Spark para processamento distribuído</li><li>Conhecimento de arquitetura de sistemas de dados em escala</li><li>Experiência com versionamento de código (Git)</li></ul><h3>Diferenciais</h3><ul><li>Experiência com Kafka ou outras plataformas de streaming</li><li>Conhecimento de containerização (Docker, Kubernetes)</li><li>Experiência com cloud (AWS, GCP ou Azure)</li><li>Familiarity com ferramentas de ML como MLflow ou Weights & Biases</li></ul>https://eu.dev.br/vagas/6wrq1y8l1jiifkkw-housecall-pro-staff-em-machine-learning-mlops/Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/6wrq1y8l1jiifkkw-housecall-pro-staff-em-machine-learning-mlops/<h3>Sobre a vaga</h3><p>A Housecall Pro busca uma pessoa Staff em MLOps para atuar remotamente no Brasil, apoiando a operação, automação e evolução de sistemas de Machine Learning em produção.</p><h3>Responsabilidades</h3><ul><li>Construir e manter pipelines de Machine Learning e dados para ambientes de produção.</li><li>Automatizar infraestrutura e fluxos de deploy de modelos.</li><li>Trabalhar com ambientes em cloud e containers, com foco em confiabilidade e escala.</li><li>Apoiar decisões técnicas em arquitetura, observabilidade e operação de modelos.</li><li>Colaborar com times de engenharia, dados e produto para levar soluções de ML ao uso real.</li></ul><h3>Requisitos</h3><ul><li>Experiência forte em MLOps, Machine Learning Engineering ou engenharia de software aplicada a ML.</li><li>Conhecimento em <strong>Python</strong> e familiaridade com pelo menos uma linguagem como <strong>Java</strong>, <strong>Scala</strong> ou <strong>Ruby</strong>.</li><li>Experiência com cloud: <strong>AWS</strong>, <strong>Azure</strong> ou <strong>GCP</strong>.</li><li>Vivência com <strong>Docker</strong>, <strong>Kubernetes</strong>, <strong>Terraform</strong> ou <strong>Terragrunt</strong>.</li><li>Conhecimento em orquestração de pipelines com <strong>Apache Airflow</strong>.</li><li>Inglês suficiente para trabalhar com um time internacional.</li></ul><h3>Diferenciais</h3><ul><li>Experiência com <strong>LangChain</strong> ou aplicações com LLMs.</li><li>Histórico de liderança técnica em times sênior ou staff.</li><li>Experiência melhorando monitoramento, governança e confiabilidade de modelos em produção.</li></ul>