Requisitos: Experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning.Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares.Experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS. Conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos.Experiência com orquestração de workflows.Capacidade de escrever código limpo, modular e testável.Diferenciais:Experiência com infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation).Participação em projetos de ML em produção com foco em confiabilidade e rastreabilidade.Responsabilidades principais:Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS).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.Propor melhorias contínuas na arquitetura de dados e nos processos de validação.Modelo de atuação: Remoto