Cientista de Dados Sênior

Leega; Brasil; Teletrabalho; BRL 60.000 - 100.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Join a forward-thinking company that values innovation and teamwork! As a Senior Data Scientist, you'll design scalable data pipelines, ensuring data quality and consistency for machine learning projects. Collaborate with talented professionals while utilizing cutting-edge tools and technologies. This role offers a dynamic work environment where your contributions will shape the future of data-driven solutions. If you're passionate about data and eager to take on challenges, this is the perfect opportunity for you!

Serviços

Continuous training and development

Flexible working hours

Health insurance

Remote work opportunities

Collaborative work environment

Qualificações

• 7+ years of IT experience with 5 years in data engineering or MLOps.
• Proficient in Python and R with experience in machine learning algorithms.

Responsabilidades

• Design and maintain efficient data pipelines for machine learning.
• Implement CI/CD pipelines for model deployment and monitoring.

Conhecimentos

Python

R

MLOps

Machine Learning

Data Engineering

Statistical Modeling

Data Pipeline Management

Formação académica

Bachelor's in Computer Science

Postgraduate in relevant fields

Ferramentas

Docker

Kubernetes

AWS SageMaker

TensorFlow Serving

Jenkins

GitLab CI

Hadoop

Spark

Kafka

Descrição da oferta de emprego

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas!

Responsabilidades e atribuições

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para coletar, processar e transformar dados brutos em formatos prontos para uso em modelos de aprendizado de máquina;
• Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do ML;
• Implementar pipelines de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua) para automação de testes, validação e implantação de modelos de ML;
• Automatizar processos de treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos;
• Configurar e gerenciar a infraestrutura necessária para suportar o ciclo de vida do ML, incluindo ambientes de desenvolvimento, teste e produção;
• Utilizar ferramentas de gerenciamento de contêineres como Docker e Kubernetes para escalar e orquestrar modelos de ML;
• Monitorar o desempenho dos modelos em produção e implementar alertas e métricas para identificar e resolver problemas;
• Realizar manutenção regular dos modelos para garantir que permaneçam atualizados e eficazes;
• Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e outros stakeholders para entender os requisitos do projeto e garantir a entrega eficaz de soluções de ML;
• Facilitar a comunicação e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações para garantir uma integração perfeita;
• Implementar práticas de gerenciamento de dados, incluindo governança de dados, segurança e conformidade com regulamentações (como GDPR e LGPD);
• Garantir a proteção dos dados sensíveis e confidenciais ao longo do ciclo de vida do ML;
• Identificar gargalos e otimizar o desempenho dos pipelines de dados e dos modelos de ML;
• Utilizar técnicas avançadas de otimização para melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais;
• Implementar novas ferramentas que possam melhorar os processos e a eficiência operacional;
• Documentar todos os processos, procedimentos e configurações de infraestrutura relacionados aos pipelines de MLops;
• Estabelecer e promover as melhores práticas para desenvolvimento, implantação e operação de modelos de ML em escala;
• Manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em MLops e engenharia de dados;
• Fornecer orientação e suporte técnico para membros juniores da equipe;
• Assumir um papel de liderança em projetos críticos e ajudar a definir a direção estratégica para a equipe de MLops
  
  
  

Requisitos e qualificações

Formação:

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou áreas correlatas. Pós-graduação ou certificações em áreas relevantes são desejáveis.
  
  
  

Experiência técnica com:

• A partir de 7 anos de experiência profissional na área de tecnologia da informação, com pelo menos 5 anos dedicados especificamente à engenharia de dados, MLOps ou Ciência de dados.
• Python, R e desejável Redshift;
• Experiência atuando com modelagem estatística, validação de tendências, scores, relevância, fraude, riscos, performance e resultado, manipulação de bancos de dados e otimização de algoritmos. Desenvolvimento de algoritmos de machine learning.
  
  
  

Informações adicionais

Conhecimentos:

• Conhecimento em design e arquitetura de bancos de dados;
• Experiência em processos de extração, transformação e carga de dados;
• Familiaridade com Hadoop, Spark, Kafka;
• Habilidade em construir e gerenciar pipelines de ML;
• Experiência com ferramentas de CI/CD para ML como Jenkins, GitLab CI, etc;
• Conhecimento em deploy de modelos de ML em produção utilizando frameworks como TensorFlow Serving, Docker, Kubernetes;
• Habilidades em monitorar e manter modelos de ML em produção;
• Proficiência com serviços de nuvem específicos para dados e ML, como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform;
• Experiência com S3, Redshift, e ferramentas da nuvem AWS.
  
  
  

Desejável:

• Certificação AWS.
• Experiência em Logística é um grande diferencial, caso tenha atuado no ramo de ferrovia é um GRANDE diferencial.

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