Middle mlops

Aproxime-se. A Invillia não apenas transformou a forma como as empresas mais revolucionárias do mundo criam e desenvolvem estratégias, negócios e produtos digitais. Inovou também a maneira como pessoas apaixonadas por tecnologia, de qualquer lugar do planeta, podem interagir, evoluir, mais conectados do que nunca. Para a Invillia, não importa onde você está. Se é um país grande. Ou uma cidade pequena. E sim a sua vontade. As suas ideias. O seu potencial. O tamanho do seu talento_ Responsabilidades e atribuições: O profissional será responsável por: Projetar, desenvolver, testar, manter e monitorar sistemas desde sua concepção até produção; Construir esteiras para treinamento, construção, implantação e monitoramento de produtos de Machine Learning; Auxiliar times de engenharia, fornecendo orientações, ferramentas e componentes; Dar suporte ao dia-a-dia dos times de Ciências de Dados; Co-criar uma cultura de Engenharia de Machine Learning. Também é desejável que o mesmo tenha um perfil intra-empreendedor, onde seus objetivos estejam alinhados com os objetivos da empresa, afinal, temos muito orgulho do que fazemos aqui REQUISITOS E QUALIFICAÇÕ ES Conhecimentos em SQL; Conhecimentos em implementações de API RESTful; Conhecimentos em linguagem de programação Python; Conhecimentos em sistema de controles de versões (Ex.: Git); Conhecimentos em sistemas de mensageria (Ex.: Kafka, Rabbit MQ); Conhecimentos em virtualização via contêineres (Ex.: Docker, Kubernetes); Conhecimentos em modelagem de dados em bancos relacionais e não-relacionais; Conhecimentos em infraestrutura como código (Ex.: Terraform); Conhecimentos em ferramentas e metodologias de MLOps (Ex.: MLFlow, Kubeflow, Airflow, Amazon Sagemaker); Conhecimentos em integração e entrega contínua para versionamento e implantação de aplicações (Ex.: Jenkins, Github Actions); Experiência em ciclo de vida desenvolvimento modelos de Machine Learning (Ex.: CRISP-DM, MLDLC); Experiência em Cloud Computing (Ex.: AWS).