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Cientista de dados / machine learning engineer (mlops & llms)

Porto
Stefanini Brasil
Anunciada dia 16 abril
Descrição

Vaga: Cientista de Dados / Machine Learning Engineer (MLOps & LLMs) Modelo:RemotoSobre a oportunidade Buscamos um(a) profissional com forte atuação emCiência de Dados e Machine Learning, com experiência prática emMLOps e aplicações com LLMs, para atuar no desenvolvimento de soluções escaláveis, desde a modelagem até a produção. Responsabilidades Desenvolver e manterpipelines de Machine Learning(treinamento, inferência, versionamento e automação) Implementar pipelines deMLOps e LLMOps(CI/CD, versionamento de dados/modelos, monitoramento) Construir soluções emPython, seguindo boas práticas de engenharia Integrar e otimizarpipelines de dadoscom qualidade e governança Aplicar técnicas demachine learning (supervisionado e não supervisionado) Trabalhar em conjunto com times de engenharia, produto e negócio Realizarfine-tuning e aplicação de modelos de linguagem (LLMs) Garantir performance, custo e observabilidade das soluções Requisitos técnicos Experiência comprovada emCiência de Dados aplicada ao negócio Domínio emPython(pandas, numpy, scikit-learn, etc.) Experiência prática comMLOps(pipelines, deploy, monitoramento) Conhecimento sólido emSQL e bancos de dados (relacionais e não relacionais) Experiência comintegração de APIs e automação de dados/modelos Vivência commodelagem estatística e avaliação de modelos Diferenciais Experiência comAirflow, MLflow, Kubeflow ou DVC Vivência comLLMs (integração, prompt engineering, otimização de custos) Conhecimento emarquiteturas baseadas em agentes Experiência comGKE ou Cloud Run (deploy de modelos) Familiaridade comobservabilidade de ML/LLMs (ex: LangSmith, Weights & Biases) Técnicas deotimização de modelos (quantização, distilação) Experiência comvisualização de dados (Power BI, Looker, Tableau) Conhecimento emsegurança e governança de IA (guardrails, content safety) Idiomas Inglês ou espanhol para leitura e comunicação técnica Perfil comportamental Perfilhands-on e analítico Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio Proatividade e autonomia Foco em geração de valor e impacto

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