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Engenheiro de machine learning sênior em desenvolvimento de soluções inovadoras

Maracanaú
beBee Careers
Anunciada dia 16 junho
Descrição

Seja bem-vindo à oportunidade de trabalhar em um ambiente inovador, consolidado no mercado de tecnologia há quase duas décadas. Nossa empresa é especializada em soluções de TI e acompanha todos os avanços tecnológicos.

Oportunidades de Carreira

* Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud;
* Integrar dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável;
* Modularizar o pipeline para facilitar reuso, testes e manutenção;

Habilidades e Qualificações Requeridas

* Experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning;
* Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares;
* Experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS;
* Conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos;
* Experiência com orquestração de workflows;
* Familiaridade com métricas de avaliação de modelos (ex: MAE, RMSE, Precision, Recall);

Benefícios

* 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;

Atribuições da Vaga

* Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud;
* Integrar dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável;
* Modularizar o pipeline para facilitar reuso, testes e manutenção;

Requisitos

* Experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning;
* Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares;
* Experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS;
* Conhecimento em MLOps e CI/CD para pipelines de dados e modelos;
* Experiência com orquestração de workflows;
* Familiaridade com métricas de avaliação de modelos (ex: MAE, RMSE, Precision, Recall);

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