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Pessoa engenheira de software backend - sênior (python - ia)

Criciúma
GRUPO SBF
Engenheiro software
Anunciada dia 6 setembro
Descrição

O seu papel como Software Engineer Senior (E3)Desenvolver soluções de ponta a ponta em Python, desde a definição de arquitetura até testes e rollout em produção;Projetar e evoluir sistemas com foco em automação e Inteligência Artificial, direcionados à eficiência operacional do grupo SBF;Construir pipelines robustos de dados, arquiteturas de ML/AI e integrações com sistemas de automação;Garantir funcionalidade, manutenibilidade, escalabilidade e qualidade, aplicando boas práticas de engenharia e testes;Atuar no desenho de soluções com arquitetura evolutiva, avaliando constantemente novas tecnologias em IA, frameworks de ML/DL e práticas de automação;Colaborar com a evolução técnica do time, disseminando práticas de MLOps, testes de modelos, monitoramento e reprodutibilidade de experimentos;Trabalhar em um ambiente colaborativo, com pair programming, feedbacks contínuos e cultura de alta performance.O que você precisa para essa posição no jogoProficiência avançada em Python (orientação a objetos, concorrência, boas práticas de código);Experiência em frameworks de Machine Learning/Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn);Conhecimento em MLOps: pipelines de treinamento, versionamento de modelos (MLflow, DVC) e deploy em produção;Experiência com arquiteturas distribuídas e microsserviços;Conhecimento em Docker & Kubernetes para implantação escalável de modelos e serviços;Conhecimento em observabilidade e monitoramento aplicados a sistemas de IA e automação;Sólida prática em testes unitários, integração e validação de modelos;Capacidade de trabalhar em ambiente multifuncional e colaborativo, com autonomia;Embasamento teórico em ciência de dados, aprendizado de máquina e boas práticas de engenharia de software (DDD, design de código, paradigmas);Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).Seria legal se você conhecesseGoogle Cloud AI/ML Services (Vertex AI, AI Platform);Continuous Integration & Delivery aplicados a ML (CI/CD para pipelines de dados e modelos);Ferramentas de processamento de dados em streaming (Kafka, Pub/Sub);Boas práticas de DataOps e integração com times de dados e automação.

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