Função:
O engenheiro de machine learning senior é responsável por projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS).
Ele também integra dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável.
Ao trabalhar em colaboração com times de Data Science, Engenharia de Dados e Produto, ele garante boas práticas de versionamento, logging, monitoramento e testes automatizados.
Aqui estão algumas das responsabilidades principais do cargo:
* Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS).
* 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.
Métricas de Avaliação
O engenheiro de machine learning senior deve ser capaz de usar métricas de avaliação de modelos para garantir a qualidade dos resultados. Algumas dessas métricas incluem:
* MAE (Média Absoluta de Erro)
* RMS (Raiz Quadrada Média)
* Precisione
* Recall
Certificação e Conhecimento
O ideal candidato ao cargo de engenheiro de machine learning senior tem conhecimento avançado em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares. Além disso, ele deve ter experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS. É também importante que ele tenha conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos.
Conhecimentos Específicos
Alguns conhecimentos específicos necessários para o cargo incluem:
* Experiência com orquestração de workflows
* Experiência com infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation)
* Participação em projetos de ML em produção com foco em confiabilidade e rastreabilidade
Modelo de Atuação
O modelo de atuação do engenheiro de machine learning senior é remoto, permitindo uma flexibilidade maior na gestão de tempo e no trabalho em equipe.