Sr Data Scientist Topaz•vitória, estado do espírito santo, br
Descrição da vaga
Na Topaz Evolution, empresa do grupo Stefanini, desenvolvemos soluções tecnológicas de alto impacto para a indústria financeira na América Latina e no mundo. Nosso propósito é impulsionar a inovação, a eficiência e a segurança por meio da tecnologia.
Hoje buscamos um(a) Sr Data Scientist para integrar nosso time, com papel fundamental no desenho, implantação e operação de modelos avançados de Machine Learning voltados à prevenção de fraudes em larga escala.
Seu dia a dia na Topaz
Você será responsável por liderar o desenvolvimento e a implementação de modelos de Machine Learning em ambientes produtivos, atuando de forma colaborativa com times de Data Science, Engenharia e Negócio.
Seus principais desafios será:
Desenvolvimento e Infraestrutura de Machine Learning
Desenvolver e manter pipelines automatizados de ML (CI/CD) para treinamento, validação e deploy de modelos.
Adequar pipelines de transformação de dados para inferência de modelos.
Garantir a escalabilidade, disponibilidade e estabilidade das aplicações de ML em produção.
Implantação e Monitoramento em Produção
Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados na construção de pipelines robustos e escaláveis.
Implementar monitoramento contínuo do desempenho dos modelos.
Identificar e mitigar data drift, concept drift e degradações de performance.
Definir alertas e dashboards para acompanhamento de métricas críticas de negócio.
Otimização e Manutenção
Implementar estratégias de retreinamento automático e versionamento de modelos.
Atualizar modelos com novos dados garantindo rastreabilidade e governança.
Aplicar técnicas de explicabilidade de modelos (XAI), assegurando transparência e conformidade regulatória.
Otimizar custos de infraestrutura e tempo de processamento.
Pesquisa e Inovação
Avaliar novas tecnologias, frameworks e ferramentas de MLOps.
Definir boas práticas, padrões técnicos e documentação do time.
Manter-se atualizado(a) sobre tendências em Machine Learning Operations.
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