Aqui está uma descrição detalhada da função de Engenheiro de Machine Learning Sênior.
Desenvolvimento e Implementação de Pipelines
O candidato ideal desenvolverá pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS) com foco em confiabilidade e rastreabilidade.
Ele integrará dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável, garantindo que os resultados sejam precisos e confiáveis.
Responsabilidades Principais
As principais responsabilidades incluem:
* Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos;
* Integrar dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável;
* Modularizar o pipeline para facilitar reuso, testes e manutenção;
* Trabalhar em colaboração com times de Data Science, Engenharia de Dados e Produto;
* Garantir boas práticas de versionamento, logging, monitoramento e testes automatizados.
Ferramentas e Tecnologias
O candidato deve ter conhecimento em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares. Além disso, ele deve ser familiarizado com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS.
Experiência Requerida
O candidato deve ter experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning. Ele também deve ter conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos.
Vantagens do Trabalho
Este cargo oferece várias vantagens, incluindo oportunidades de crescimento profissional, trabalho remoto e colaboração com times experientes.
Modelo de Atuação
O modelo de atuação é remoto, permitindo ao candidato trabalhar de forma flexível e independente.