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Profissional experiente em machine learning

Gramado
beBeeEngenheiro
Anunciada dia 4 outubro
Descrição

Machine Learning Engenheiro Sênior

Procuramos um(a) profissional experiente para desempenhar o papel de engenheiro sênior em machine learning. O candidato selecionado trabalhará no desenvolvimento de software AI-driven, integrando com parceiros como Open AI, AWS, GCP e Azure, ou produtos internos.

Também será responsável por alimentar modelos com dados definidos pelos cientistas de dados por meio de esteiras de MLOps (Machine Learning Operations), escalando estes modelos para trabalhar com terabytes de informações em vários cenários, incluindo dados em tempo real.

Responsabilidades e atribuições:

* Treinar e validar modelos de aprendizado de máquina
* Avaliar códigos e pipelines desenvolvidos por outros membros do time
* Mantener os modelos relevantes e atualizados frente à evolução dos dados e do negócio
* Colaraborar ativamente com áreas de engenharia, dados, produto e negócios para garantir a entrega de valor
* Desenvolver pipelines de dados e modelos de ML com foco em escala e desempenho
* Implementar soluções de ML com sistemas existentes, produtos e APIs de parceiros
* Monitorar performance e custo de features baseadas em IA em ambiente de produção
* Garantir segurança e governança na aplicação de modelos de IA
* Apoiar decisões técnicas e estratégicas junto às lideranças
* Mentorar engenheiros plenos e juniores

Requisitos e qualificações:

* Experiência com arquiteturas complexas de modelos e tuning robusto
* Domínio de MLOps: automação de pipelines, versionamento, CI/CD e monitoramento com MLflow
* Deploy em larga escala com Docker, Kubernetes e integração com pipelines de dados
* Capacidade de tomar decisões técnicas sobre frameworks, arquitetura e escalabilidade
* Prática com ambientes de dados distribuídos e alto volume
* Experiência sólida em projetos de ML em produção
* Conhecimento avançado em Python, incluindo bibliotecas como Pandas, Scikit-learn e TensorFlow
* Vivência com ferramentas de contêineres (Docker, Kubernetes) e plataformas cloud (AWS)
* Capacidade de definir arquiteturas robustas e escaláveis

Desejável:

* Conhecimento em segurança de dados aplicada a ML

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