Projetar e Implementar
Pipelines de Dados e Avaliação de Modelos em Ambiente Cloud
Desenvolver pipelines de validação de dados e avaliação de modelos com alta confiabilidade e rastreabilidade é crucial para qualquer organização que deseje implementar soluções de inteligência artificial. Como engenheiro de machine learning sênior, você terá a responsabilidade de projetar e implementar pipelines de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud.
Alguns dos requisitos incluem:
* Experiência sólida em engenharia de software aplicada a dados e machine learning;
* Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas e Scikit-learn;
* Conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos;
* Capacidade de escrever código limpo, modular e testável.
Se você tem experiência com orquestração de workflows, métricas de avaliação de modelos e infraestrutura como código, essas habilidades são altamente desejáveis.
A integração de dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável é fundamental para garantir a consistência e a qualidade dos resultados. Além disso, a modularização do pipeline para facilitar reuso, testes e manutenção é crucial para assegurar a escalabilidade e a sustentabilidade do sistema.
Neste papel, você trabalhará em colaboração com times de Data Science, Engenharia de Dados e Produto para garantir boas práticas de versionamento, logging, monitoramento e testes automatizados. Além disso, você proporia melhorias contínuas na arquitetura de dados e nos processos de validação para garantir a conformidade com os padrões de excelência da indústria.
O modelo de atuação remoto oferece a oportunidade de trabalhar de qualquer lugar do mundo, desde que haja conexão à internet estável. Sendo assim, se você busca uma carreira emocionante e gratificante, onde possa desenvolver suas habilidades técnicas e liderança, esta oportunidade é perfeita para você!