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.
Engenheira Machine Learning Junior at Alelo
Barueri, SP
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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