Engenheira Machine Learning Junior at Alelo

Barueri, SP

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Engenheira Machine Learning Junior - Responsabilidades: Desenvolver e automatizar pipelines de dados e Machine Learning, abrangendo treinamento, validação e deploy de modelos. Auxiliar na criação, configuração e manutenção da infraestrutura de Machine Learning na AWS, utilizando serviços como EC2, Lambda, SageMaker, EMR e Airflow. Colaborar na implementação de workflows de CI/CD para a integração e entrega contínua de código e modelos de ML, utilizando Azure/Sagemaker Pipelines. Garantir a qualidade do código e dos modelos por meio de testes, code reviews e documentação de processos. Trabalhar em conjunto com equipes de Ciência de Dados para entender requisitos e facilitar o deploy de modelos em produção. Monitorar modelos em produção, coletando métricas de desempenho e propondo melhorias para garantir escalabilidade e confiabilidade. Contribuir com melhorias contínuas, automatizando tarefas repetitivas e adotando padrões de arquitetura e boas práticas de engenharia. Requisitos: Programação: Conhecimento em Python e SQL. Cloud AWS: Familiaridade com serviços de nuvem AWS, como o SageMaker. Controle de versão: Experiência com Git e fluxo de trabalho colaborativo (branches, pull requests). CI/CD: Noções básicas de pipelines de integração e entrega contínua. MLOps: Noções básicas de MLOps, incluindo treinamento, deploy e monitoramento de modelos. Containerização: Conhecimento básico sobre containerização com Docker e orquestração. Soft Skills: Boa comunicação, trabalho em equipe, curiosidade e proatividade. Inglês: Para leitura e compreensão de documentações técnicas. Graduação: completa ou em andamento em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, ou áreas relacionadas.

Requisitos

Educação

  • Graduação completa ou em andamento em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, ou áreas relacionadas.

Experiência

  • Conhecimento em Python e SQL.
  • Familiaridade com serviços de nuvem AWS, como o SageMaker.
  • Experiência com Git e fluxo de trabalho colaborativo (branches, pull requests).
  • Noções básicas de pipelines de integração e entrega contínua.
  • Noções básicas de MLOps, incluindo treinamento, deploy e monitoramento de modelos.
  • Conhecimento básico sobre containerização com Docker e orquestração.

Habilidades

  • Python
  • SQL
  • AWS
  • SageMaker
  • Git
  • CI/CD
  • MLOps
  • Docker
  • Boa comunicação
  • Trabalho em equipe
  • Curiosidade
  • Proatividade
  • Inglês

Idiomas

  • Inglês

Certificações

  • AWS Certified Cloud Practitioner

Responsabilidades

  • Desenvolver e automatizar pipelines de dados e Machine Learning, abrangendo treinamento, validação e deploy de modelos.
  • Auxiliar na criação, configuração e manutenção da infraestrutura de Machine Learning na AWS, utilizando serviços como EC2, Lambda, SageMaker, EMR e Airflow.
  • Colaborar na implementação de workflows de CI/CD para a integração e entrega contínua de código e modelos de ML, utilizando Azure/Sagemaker Pipelines.
  • Garantir a qualidade do código e dos modelos por meio de testes, code reviews e documentação de processos.
  • Trabalhar em conjunto com equipes de Ciência de Dados para entender requisitos e facilitar o deploy de modelos em produção.
  • Monitorar modelos em produção, coletando métricas de desempenho e propondo melhorias para garantir escalabilidade e confiabilidade.
  • Contribuir com melhorias contínuas, automatizando tarefas repetitivas e adotando padrões de arquitetura e boas práticas de engenharia.

Tecnologias

PythonSQLAWSSageMakerEC2LambdaEMRAirflowAzureSagemaker PipelinesGitCI/CDMLOpsDockerMLFlowApache AirflowPySpark

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