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 QUALIFICAÇÕES

• 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, RabbitMQ);
• 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).