Machine Learning Engineer

Profissional de MLOps.

Este profissional será responsável pelo desenvolvimento, implementação e manutenção de pipelines de ML, garantindo eficiência, escalabilidade e robustez em nossas operações de Machine Learning.

Habilidades Técnicas Necessárias

MLOps: Experiência comprovada em MLOps, incluindo o desenvolvimento, a implementação e a manutenção de pipelines de ML.

Jenkins: Sólida experiência na criação, otimização e manutenção de pipelines avançados de CI/CD em Jenkins, com habilidade em escrever scripts Groovy.

Kubernetes: Experiência prática com a orquestração de containers usando Kubernetes, incluindo configuração, gerenciamento e otimização.

Python: Experiência com programação em Python, com habilidade para desenvolver API’s REST, scripts de ETL, manipulação e análise de dados com Pandas, testes unitários e integrações com demais sistemas seguindo princípios SOLID. Deve ser capaz de fazer troubleshootings relacionados a performance.

Apache Spark: Conhecimento e experiência com Apache Spark, incluindo a capacidade de processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente e habilidades em programação distribuída.

SQL: Habilidade em utilizar SQL para consultar e manipular bancos de dados, com compreensão profunda das operações de banco de dados relacionais.

Filas de Mensagem: Experiência com o design, implementação e manutenção de filas de mensagem para garantir a comunicação robusta e eficiente entre diferentes componentes e serviços.

Linux: Experiência com sistemas operacionais baseados em Linux, incluindo administração, configuração e otimização de ambientes de servidor e desenvolvimento.

Cloud (Azure e GCP): Conhecimento e experiência prática com serviços de cloud, com foco em Azure e Google Cloud Platform.

MLflow e Flyte: Experiência com MLflow e Flyte é desejável, com conhecimento em rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e fluxos de trabalho de ML.

Prometheus e Grafana: Familiaridade com o monitoramento e análise usando Prometheus e Grafana.

Formação

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.

Conhecimento Desejável

Experiência com avaliação automática será um diferencial.

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Consultoria global de soluções e serviços de tecnologia da informação

Regime de contratação: CLT

Modelo de trabalho: remoto

Etapas de seleção: 3 entrevistas sendo uma com o RH e duas entrevistas técnicas.

Regime De Contratação

CLT

Departamento

Tecnologia da Informação