Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior

Responsabilidades:

Se você quer fazer parte desse desafio, essa é a sua chance. Nessa posição de Pessoa Engenheira de Machine Learning Sênior, você irá fazer parte da Tribo de Big Data, atuando no time Data Science e Machine Learning Operations (MLOps), que tem como objetivo construir e manter a plataforma que auxilia no deployment de modelos de machine learning de forma robusta e escalável, facilitando o dia a dia dos cientistas de dados.

No dia a dia você vai:

• Atuar no time de Data Science e Machine Learning Operations (MLOps), ajudando a construir e manter a plataforma que otimiza a jornada dos cientistas de dados, na entrega dos modelos;
• Participar na implementação de novas tecnologias para novos casos de uso de machine learning e IA;
• Realizar discovery para entender as regras de negócios e pensar em soluções escaláveis;
• Auxiliar os cientistas de dados na padronização e adoção de melhores práticas nos projetos de machine learning e IA;
• Acompanhar os canais de alerta, identificar impasses, à fim de mitigá-los e propor soluções;
• Desenvolver novas features, mantendo rastreabilidade e observabilidade de todo o desenvolvimento;
• Trabalhar em conjunto com os demais times de engenharia para construir e manter produtos, com foco em nossos clientes;
• Entregar softwares que atendam um volume massivo de requisições com alta disponibilidade e que gerem impactos ressonantes para o nosso negócio.

E o que você precisa ter? 

• Conhecimentos em Python e Java;
• Conhecimento avançado em SQL;
• Experiência com Streaming de dados;
• Conhecimentos em frameworks de Big Data (Hive, Trino e Spark).
• Experiência com Docker, Kubernetes, EKS, Terraform;
• Experiência com Airflow;
• Domínio com o desenvolvimento de software, de preferência em arquitetura de micros serviços;
• Atenção com a qualidade e padronização do código, garantindo legibilidade, escalabilidade e performance;
• Experiência em ambiente cloud AWS;
• Capacidade de elaborar testes unitários e de integração;
• Experiência com metodologias ágeis e práticas ágeis (Ex: TDD, Pair Programming, CI, CD);
• Conhecimento sobre observabilidade;
• Conhecimento em Git/Github.