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Há 12 horas
Descrição da vaga 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 Databricks Experiência em colaboração com equipes multidisciplinares para soluções complexas de dados e IA. Informações adicionais: 2x na semana na sede da empresa que fica na Cidade Monções, São Paulo - SP. 3x Home Office. ;
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 São Paulo, Brasil ATRA Tempo inteiroVaga: Engenheiro(a) de Dados SR – Stack GCPModalidade:100% RemotoSe você é apaixonado(a) por engenharia de dados, domina a stack Google Cloud Platform e gosta de atuar com protagonismo técnico em ambientes de alta complexidade, essa oportunidade é para você!Sobre a vaga:Você fará parte de um ambiente de dados dinâmico, com adoção praticamente... 
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 São Paulo, Brasil Smart Fit Tempo inteiroEngenheiro de Dados | Data Engineer Sênior ) Join to apply for the Engenheiro de Dados | Data Engineer Sênior ) role at Smart Fit Engenheiro de Dados | Data Engineer Sênior ) Join to apply for the Engenheiro de Dados | Data Engineer Sênior ) role at Smart Fit Como é o ambiente de trabalho?Nos esforçamos para manter um ambiente descontraído, onde a... 
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