Pessoa Desenvolvedora em Machine Learning Operations

**PcDs são sempre bem-vindas.**
Buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia. Alguém que se motive por desafios e atue com autonomia. Precisa gostar de trabalhar em equipe e possuir espírito colaborativo.
**#VemSerEldorado**
**Responsabilidades e atribuições**
- Liderar a definição e implementação das melhores práticas de MLOps para deployment, monitoramento e manutenção de modelos de machine learning, com foco em séries temporais.
- Garantir a escalabilidade e performance dos modelos em produção, lidando com grandes volumes de dados temporais.
- Desenvolver e automatizar pipelines de dados e modelos de machine learning, integrando com plataformas e sistemas internos.
- Colaborar com o time para garantir a robustez e integridade dos modelos ao longo de seu ciclo de vida.
- Implementar estratégias de monitoramento e manutenção para garantir o desempenho contínuo e a confiabilidade dos modelos em produção.
- Propor melhorias na infraestrutura e nas ferramentas utilizadas, visando otimizar o processo de treinamento, deploy e manutenção de modelos de machine learning.
- Garantir a automação e versionamento das soluções implementadas, utilizando melhores práticas de DevOps e CI/CD.
**Requisitos e qualificações**
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas.
- Mínimo de 3 anos de experiência em MLOps, com foco em modelos de machine learning, preferencialmente em séries temporais.
- Profundo conhecimento em Python, além de experiência com ferramentas e frameworks de MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow, etc.).
- Experiência em deployment de modelos de machine learning em ambientes de produção e integração contínua (CI/CD).
- Sólidos conhecimentos de cloud computing (AWS) e infraestrutura para machine learning.
- Conhecimentos em automação de pipelines de dados e modelos, utilizando ferramentas como Jenkins, GitLab CI, ou outras plataformas de DevOps.
- Experiência com monitoramento e logging de modelos em produção, garantindo performance e escalabilidade.
- Habilidade em trabalhar de forma colaborativa com equipes de dados, desenvolvimento e pesquisa.
**Diferenciais**:
- Contribuições para a comunidade open-source ou publicações em conferências.
- Experiência com sistemas de containers (Docker, Kubernetes) e orquestração de workflows de ML.
- Conhecimento em ferramentas de gerenciamento de experimentos e versionamento de modelos.
- Inglês avançado.
**Informações adicionais**
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