Empregos atuais relacionados a Engenheiro(a) de Machine Learning - São Paulo - Acelera RH


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    Atribuições : O Engenheiro de Machine Learning (ML) será responsável por desenvolver, implementar e gerenciar modelos de machine learning em ambiente de produção, garantindo a escalabilidade, confiabilidade e desempenho das soluções. Este profissional será o ponto focal para a produtização de modelos, com foco na criação e otimização de...


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    Engenheiro de Machine Learning - Ênfase em MLOPsDescrição da oferta de emprego Desenvolvimento e Manutenção de Pipelines de Machine Learning Projetar, construir e manter pipelines de ML eficientes e escaláveis, utilizando práticas de MLOps para automatizar e otimizar o ciclo de vida de modelos de machine learning. Implementar e manter pipelines de...


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    Requisitos:Experiência com disponibilização de modelos de Machine Learning e Deep Learning em produção utilizando conceitos e práticas de MLOps, Data Ops e Dev Ops.Experiência com Flask.Experiência com MLFlow ou ferramentas semelhantes.Experiência com Docker ou Kubernetes ou similares.Experiência com projetos de big data que requerem...


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Engenheiro(a) de Machine Learning

Há 1 mês


São Paulo, Brasil Acelera RH Tempo inteiro

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Atribuições:

O Engenheiro de Machine Learning (ML) será responsável por desenvolver, implementar e gerenciar modelos de machine learning em ambiente de produção, garantindo a escalabilidade, confiabilidade e desempenho das soluções. Este profissional será o ponto focal para a produtização de modelos, com foco na criação e otimização de pipelines de ML em plataforma Databricks, utilizando o MLFlow como ferramenta principal para o rastreamento, gerenciamento e implantação dos modelos. Além disso, o Engenheiro de ML atuará na manutenção da esteira DevOpsML, assegurando práticas ágeis e uma integração contínua eficiente entre os modelos de ML e o ambiente de produção.

Principais Responsabilidades:Colaborar com cientistas de dados para transformar modelos experimentais em soluções de machine learning produtivas e escaláveis.Utilizar MLFlow para rastrear experimentos, gerenciar modelos e facilitar a implantação em ambientes de produção no Databricks.Implementar e otimizar pipelines de machine learning em ambiente DevOps, garantindo uma integração contínua e automação do fluxo de trabalho de ML.Manter e aprimorar a esteira DevOpsML para suportar o ciclo completo de vida de desenvolvimento, desde a experimentação até a monitoração em produção.Estabelecer e implementar métricas de monitoramento e avaliação para modelos implantados, visando a manutenção do desempenho e a detecção de possíveis desvios.Diagnosticar e solucionar problemas relacionados à operação dos modelos de ML em produção, ajustando processos para garantir a robustez e a eficiência dos modelos.Colaborar com equipes de engenharia de dados, ciência de dados e operações para garantir a interoperabilidade e a integridade das soluções de machine learning.Definir e aplicar melhores práticas para governança, segurança e compliance em relação ao pipeline de ML, alinhando-se aos padrões de DevOps e MLops da empresa.Requisitos:Experiência com MLFlow para gerenciar o ciclo de vida de modelos de machine learning.Experiência com Databricks para construção de pipelines de ML em larga escala.Conhecimento em DevOps aplicado a machine learning (DevOpsML), com ênfase na criação de esteiras de integração contínua e entrega contínua (CI/CD).Experiência em monitoramento de modelos em produção e em técnicas de manutenção de performance.Conhecimentos em Python, SQL e demais ferramentas e linguagens para manipulação de dados e machine learning.Habilidades de comunicação e trabalho em equipe, com foco em colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e times operacionais. ;Ensino Superior completo na área. ;

Diferenciais

Certificações em Azure ou outras plataformas de nuvem como : AI – 900, DP – 900, DP – 100, AI – 102.Certificaçóes em DatabricksExperiência em colaboração com equipes multidisciplinares para soluções complexas de dados e IA.

Informações adicionais: Conhecimento 2x na semana no escritório – Próximo a ponte estaiada em SP. ;