Responsabilidades
Projetar, construir e manter a
infraestrutura e os pipelines de ML
utilizando
Azure
e
Databricks
.
Desenvolver ferramentas, bibliotecas e automações para otimizar o
treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos
.
Colaborar com
cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de DevOps
para criar fluxos de trabalho de ML padronizados e reproduzíveis.
Otimizar o processamento distribuído de dados e cargas de treinamento de modelos no Databricks utilizando
PySpark, MLflow e outras ferramentas de MLOps
.
Implementar sistemas robustos de monitoramento e alertas para garantir a
performance dos modelos de ML e a qualidade dos dados
.
Requisitos do Perfil
Ser fluente ou falante nativo dos idiomas inglês.
Experiência sólida com
plataformas em nuvem
, preferencialmente
Azure
, incluindo serviços como
Azure ML, Azure Data Lake, Azure Functions e Azure DevOps
.
Forte experiência prática com
Databricks, MLflow e Spark
.
Proficiência em
Python
, com bom entendimento de
boas práticas de engenharia de software
(testes, CI/CD, revisões de código, etc.).
Experiência em construir e manter
pipelines de ML em produção
.
Familiaridade com
conceitos e ferramentas de MLOps
(feature stores, registries de modelos, frameworks de deployment).
Fortes habilidades de
resolução de problemas
e capacidade de atuar de forma
colaborativa e multifuncional
.