Os pipelines de dados escaláveis e de alta performance são a chave para o sucesso em qualquer empresa.
* Desenvolver pipelines que sejam eficientes em recursos
* Projetar soluções com foco em modularização, versionamento e reuso
* Criar frameworks internos para automação de processos
* Implementar mecanismos de validação e monitoramento de dados
A experiência em Spark (PySpark), AWS, Terraform e CI/CD é fundamental. Conhecimento em engenharia de software e qualidades como boas práticas e testes são também importantes.
Etapas subsequentes incluem:
1. Ser capaz de gerenciar equipes multidisciplinares.
2. Fornecer treinamento contínuo aos membros da equipe sobre as últimas tecnologias e técnicas.
3. Tornar-se um especialista na ferramenta e na linguagem de programação utilizada.
O candidato ideal deverá ter uma boa compreensão dos conceitos e princípios subjacentes à data science e machine learning.