Engenharia Mlops - Especialista at DBC Company

Brasil

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Posição de Especialista em Engenharia MLOps responsável por projetar, implementar e implantar pipelines de Machine Learning em produção, além de desenvolver soluções em Python, trabalhar com GCP, CI/CD, MLOps, Databricks, Spark, e garantir governança e rastreabilidade dos modelos.

Requisitos

Experiência

  • Experiência sólida em desenvolvimento com Python, incluindo bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch
  • Experiência prática em engenharia de dados e ciência de dados, com conhecimentos de modelagem estatística e predição
  • Experiência com produtos do Google Cloud Platform (GCP), especialmente BigQuery, Dataflow e AI Platform
  • Conhecimento de práticas de CI/CD e ferramentas como GitLab CI, Jenkins ou similares
  • Familiaridade com MLOps, incluindo monitoramento, retraining e rastreamento de modelos
  • Conhecimento em ferramentas como Databricks e Spark para processamento de grandes volumes de dados
  • Experiência no uso de frameworks e plataformas de versionamento de modelos e experimentos, como MLflow ou similares
  • Noções de bancos de dados relacionais e não relacionais, como SQL e NoSQL
  • Conhecimento em contêineres e orquestração (Docker, Kubernetes)

Habilidades

  • Experiência sólida em desenvolvimento com Python, incluindo bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch
  • Experiência prática em engenharia de dados e ciência de dados, com conhecimentos de modelagem estatística e predição
  • Experiência com produtos do Google Cloud Platform (GCP), especialmente BigQuery, Dataflow e AI Platform
  • Conhecimento de práticas de CI/CD e ferramentas como GitLab CI, Jenkins ou similares
  • Familiaridade com MLOps, incluindo monitoramento, retraining e rastreamento de modelos
  • Conhecimento em ferramentas como Databricks e Spark para processamento de grandes volumes de dados
  • Experiência no uso de frameworks e plataformas de versionamento de modelos e experimentos, como MLflow ou similares
  • Noções de bancos de dados relacionais e não relacionais, como SQL e NoSQL
  • Conhecimento em contêineres e orquestração (Docker, Kubernetes)

Responsabilidades

  • Projetar, implementar e implantar pipelines de Machine Learning em produção, garantindo escalabilidade, performance e segurança
  • Criar e manter modelos preditivos para aplicações financeiras e otimização de negócios
  • Desenvolver soluções em Python para automação e processamento de dados em larga escala
  • Integrar dados e modelos em plataformas do Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, AI Platform, etc.)
  • Colaborar com cientistas de dados para otimizar modelos e criar processos robustos para experimentação e validação
  • Atuar no desenvolvimento de sistemas baseados em MLOps, implementando práticas de CI/CD e monitoramento de modelos
  • Trabalhar com ferramentas como Databricks para processamento de dados e construção de modelos em larga escala
  • Identificar oportunidades de melhoria nos processos e propor soluções inovadoras baseadas em tecnologia de Machine Learning
  • Garantir a governança e rastreabilidade dos modelos, aplicando práticas de compliance e segurança

Tecnologias

PythonPandasNumPyScikit-learnTensorFlowPyTorchGoogle Cloud PlatformBigQueryVertex AIAI PlatformDataflowGitLab CIJenkinsMLOpsDatabricksSparkMLflowSQLNoSQLDockerKubernetesTableauPower BILookerREST APIsmicroservicesDevOps

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