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Desenvolvedor de modelos de aprendizado de máquina avançado

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Modelista
Anunciada dia 16 junho
Descrição

Um papel de suma importância na corrida pela transformação digital!

A Transformação Digital



Nos dias atuais, a tecnologia é uma parte fundamental da vida dos seres humanos e a transformação digital está cada vez mais presente em nossas vidas. Com o objetivo de se manter atualizados e relevantes no mercado, as empresas precisam adotar inovações tecnológicas para melhorar seus processos e serviços.

O Papel do Engenheiro de Machine Learning Sênior



O engenheiro de machine learning sênior é um profissional responsável por projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS). Além disso, integra dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável.

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.

Competências Requeridas

1. Experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning.

2. Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares.

3. Experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS.

4. Conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos.

5. Experiência com orquestração de workflows.

6. Familiaridade com métricas de avaliação de modelos (ex: MAE, RMSE, Precision, Recall).

7. Capacidade de escrever código limpo, modular e testável.

Desejáveis

Experiência com validação de modelos de séries temporais.

Experiência com infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation).

Participação em projetos de ML em produção com foco em confiabilidade e rastreabilidade.

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