MLOps
Engenharia de operações pra ML. Pipelines de treinamento, deploy contínuo de modelos, monitoramento.
Dificuldade
Faixa salarial
R$ 7.917 (júnior raro) a R$ 32.667 (sênior). Média BR R$ 18.667, Glassdoor 2026. Pleno gira em R$ 15-22k. Sêniores em fintechs e big techs chegam a R$ 30k+. Cargo mais bem pago da área de IA.
Cargos típicos
4 cargos
O que é essa subárea
MLOps Engineer é o profissional que aplica princípios de DevOps especificamente pra Machine Learning: automatiza pipelines de treino, faz deploy contínuo de modelos em produção, monitora drift e performance, e garante reprodutibilidade. Não é o mesmo que ML Engineer. MLOps é mais focado em infraestrutura e operação, menos em código de modelagem. Cargo crítico em empresas que rodam dezenas de modelos em produção (Nubank, iFood, Stone). Salário super competitivo: média BR R$ 18.667 (Glassdoor), sêniores em fintechs ultrapassam R$ 32k. Mercado em expansão acelerada, 379k+ vagas relacionadas no BeBee.
Como difere de Inteligência Artificial
Dentro de IA, o MLOps separa-se do ML Engineer pela ênfase: ML Engineer toca código de modelagem + produção; MLOps Engineer foca quase exclusivamente em operação, infraestrutura e governança de modelos. Diferente do DevOps tradicional, MLOps lida com complexidades específicas de ML (drift de dados, retreino contínuo, versionamento de datasets, custo de GPU). Cargo super especializado. Entrada exige base de DevOps ou ML Engineer.
No dia a dia
No dia a dia: constrói pipelines automatizados de treino de modelos (data → train → eval → deploy), implementa CI/CD específico pra ML (model testing, A/B testing em produção), monitora modelos em produção (drift detection, performance metrics, custo de cloud), versiona modelos e datasets (MLflow, DVC), gerencia feature stores, e otimiza infraestrutura (GPU usage, latência de inferência, custo). Trabalha próximo a Cientistas de Dados (entrega input) e ML Engineers (compartilha responsabilidades).
Habilidades específicas
- Kubernetes e Docker pra deploy de modelos
- Pipelines de ML (Kubeflow, Airflow, MLflow Pipelines)
- Versionamento de modelos e dados (MLflow, DVC, Weights & Biases)
- Monitoring de produção (Evidently, WhyLabs, Prometheus)
- Cloud específico pra ML (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
Ferramentas específicas
- MLflow (tracking + registry de modelos)
- Kubeflow ou Vertex AI Pipelines
- Docker + Kubernetes
- Weights & Biases ou Comet (experiment tracking)
- DVC (data version control)
- Evidently AI ou Arize (monitoring de drift)
Roadmap específico
- 1Ter base sólida em DevOps (Docker, K8s, CI/CD, cloud), 2+ anos
- 2Aprender fundamentos de ML (não precisa ser cientista, mas entender pipeline)
- 3Estudar MLflow profundamente (referência absoluta da área)
- 4Dominar uma cloud focada em ML (SageMaker é o mais procurado)
- 5Construir portfólio: 1-2 sistemas MLOps completos em produção (open source)
Cursos gratuitos
- Made With ML (madewithml.com): curso completo grátis de MLOps em inglês
- Full Stack Deep Learning: bootcamp gratuito sobre ML em produção
- Google Cloud: MLOps Engineer Learning Path (parte gratuita)
Projetos pra portfólio
- Pipeline MLOps completo: GitHub Actions + MLflow + deploy em K8s + monitoring
- Sistema de retreino automático: drift detected → trigger retrain → A/B deploy
- Feature store funcional + serving online + offline com Feast ou Tecton
Cargos típicos
Faixa salarial
R$ 7.917 (júnior raro) a R$ 32.667 (sênior). Média BR R$ 18.667, Glassdoor 2026. Pleno gira em R$ 15-22k. Sêniores em fintechs e big techs chegam a R$ 30k+. Cargo mais bem pago da área de IA.
Dicas pra começar
MLOps é o cargo mais bem pago de IA em 2026. Vale o investimento pesado. Não tente entrar sem base de DevOps OU ML Engineering. Esse cargo cobra os dois mundos. Vindo de DevOps, foque em ML (pipelines, model serving, monitoring). Vindo de ML, foque em DevOps (K8s, CI/CD, observabilidade). Inglês é obrigatório. Acompanhe MLOps Community (Slack ativo) e neptune.ai blog.