Engenheiro De Machine Learning Pl
Salve esta vaga e mantenha sua pesquisa organizada
Crie uma conta gratuita para salvar vagas, criar alertas e retornar a esta listagem a partir do seu painel.
Ao continuar, você concorda com nossos Termos & Política de Privacidade.
Com mais de 40 anos de história, somos pioneiros e especialistas no segmento de empréstimos consignados.
E também, em investimentos de renda fixa e variável com o Paraná Banco Investimentos.
Oferecemos empréstimos com segurança e transparência para quem deseja quitar dívidas maiores, investir em algo ou realizar um sonho.
Com o propósito transformar soluções financeiras em sorrisos
E o que nos torna especiais?
- Somos apaixonados pelo sorriso:Buscamos as melhores experiências para os nossos clientes, valorizamos as pessoas e somos apaixonados pela empresa.
- Somos inovadores e buscamos simplicidade: Testamos, aprendemos e pensamos sempre em melhorias contínuas.
- Somos flexíveis e promovemos mudanças:Cultivamos a adaptabilidade como virtude, incentivando e promovendo constantes transformações para alcançar o melhor de cada jornada.
- Somos guiados por dados: Os nossos objetivos são claros, se não podemos medir, não podemos fazer.
Somos direcionados pela eficiência e aproveitamos ao máximo os recursos disponíveis.
Nossas vagas são destinadas à todas as pessoas
Sem distinção de gênero, raça, cor, idade, orientação sexual ou etnia.
Requisitos:
- Como será o seu dia a dia?
- Apoiar os Cientistas de Dados no desenvolvimento dos modelos de Machine Learning, ao longo das diversas etapas do ciclo de vida do modelo como discovery, monitoramento e serving.
- Desenvolver consultas SQL e programas Python para captura e tratamento de dados.
- Desenvolver funções e notebooks utilizando SQL e Python, aplicando lógica de programação e conceitos de orientação a objetos.
- Desenvolver, manter e aprimorar o pipeline de deploy dos modelos.
.
- Garantir a integração, segurança e integridade dos dados utilizados no desenvolvimento de features.
- Desenvolver soluções robustas, escalavéis e de forma que executem os modelos corretamente, aderentes a arquitetura corporativa, para que as demais áreas do banco possam consumir.
- Executar testes unitários nos produtos de dados desenvolvidos antes do deploy em produção.
- Documentar projetos de dados em que atua de forma clara e concisa
- O que eu preciso saber?
- SQL Intermediário (comandos DQL, DML e DDL).
- Captura de dados em arquivos, APIs e sites (web scrapping)
- Conhecimento de ETL.
- Git (push, pull, branches, merge, pull request, resolução de conflitos de código, code review).
- Lógica de programação
- Python Intermediário: Orientação a objetos, criação de bibliotecas, decorators.
- Spark.
- Metodologias e técnicas de testes.
- Containers (Docker).
- Databricks
- Airflow.
- Excel (Funções matemáticas, criação de gráfico e tabelas dinâmicas).
- Kafka / Event Hub.
- Banco de dados relacionais (ex: SQL Server).
- Banco de dados NOSQL (ex: MongoDB).
- Azure DevOps.
- MLFlow.
- Estilos arquiteturais Intermediário (DW, DM, Data Lake e Lakehouse).
- Cloud Computing: Azure
Vamos gostar se você tiver:
- Certificações Databricks e/ou Azure
Modelo de trabalho:
Colaboradores com domicilio em Curitiba e região metropolitana: Híbrido.
Colaboradores de Call Center: Presencial
Colaboradores de outras localidades: Remoto.