Engenheiro de Dados Machine Learning

BRQ; Brasil; Híbrido; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Resumo da oferta

BRQ busca profissional para atuar em ciência de dados com foco em ML e infraestrutura de ML na plataforma Vertex AI, dentro do ecossistema GCP. O candidato trabalhará no desenvolvimento, deploy e monitoramento de modelos, buscando otimizar pipelines e qualidade de dados.

É essencial experiência em Python, TensorFlow e MLflow, além de domínio em Docker, Kubernetes, APIs REST e metodologias Agile; a empresa oferece ambiente híbrido e oportunidades de certificação e crescimento.

Qualificações

• Experiência avançada em Vertex AI para ciclo de vida de ML.
• Conhecimento sólido em GCP para engenharia de features e processamento distribuído.
• Domínio em Python; R e PySpark desejáveis.
• Profundo entendimento prático de TensorFlow e ML frameworks.
• Conhecimento em APIs REST e CI/CD (Jenkins, Git).
• Experiência com Docker e Kubernetes.
• SQL e NoSQL (MongoDB).
• Metodologias ágeis (Agile).

Responsabilidades

• Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos eficientes.
• Desenvolver e melhorar o pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento).
• Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de ML.
• Auxiliar e desenvolver melhorias de notebooks/códigos com grandes volumes de dados.
• Atuar e validar a seleção de dados para modelos e representação de dados.
• Pesquisar e desenvolver desenho, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e IA.
• Desenvolver e validar controle e monitoramento de modelos em produção.
• Realizar estudos e análises para entender diversos aspectos da ciência de dados; conhecimento em Docker.

Conhecimentos

Vertex AI

GCP Data

Python

TensorFlow

Docker

Kubernetes

REST APIs

CI/CD

Jenkins

Git

MLflow

SQL

NoSQL

MongoDB

Agile

Descrição da oferta de emprego

Sobre a vaga

Responsabilidades e atribuições

• Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning eficientes
• Realizar o desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento)
• Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de machine learning.
• Auxiliar e Desenvolver melhorias contínuas de notebooks/códigos e trabalhos existentes, com grande quantidade de dados reais, visando melhorar seus desempenhos.
• Atuar e validar a pesquisa e seleção de dados adequados para modelos, bem como melhores métodos para representação de dados.
• Pesquisar e desenvolver o desenho, desenvolvimento, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e rôbos (IA)
• Desenvolver e Validar controle e monitoramento de algoritmos e modelos em produção.
• Realizar e Validar estudos e análises, buscando compreender os diversos aspectos da ciência de dados. Conhecimento em Docker.

Requisitos e qualificações

• Experiência avançada no ecossistemaVertex AIpara gerenciamento do ciclo de vida de ML (Vertex Pipelines, Vertex Model Registry, Vertex Feature Store).
• Sólido conhecimento no ecossistema de dados GCP para engenharia de features e processamento distribuído.
• Engenharia de ML e Práticas de Código:
• Domínio emPython(conhecimentos em R e PySpark/Spark são altamente desejáveis).
• Profundo entendimento prático deTensorFlowe frameworks modernos de Machine Learning.
• Sólido conhecimento na criação/entendimento de modelos Estatísticos, Matemáticos e algoritmos de Machine Learning.
• Experiência em conteinerização comDockere orquestração de microsserviços comKubernetes.
• Experiência no desenvolvimento deAPIs RESTe uso de ferramentas de CI/CD (ex:Jenkins, Git).
• Familiaridade com ferramentas de rastreamento de experimentos (comoMLflowou Vertex AI Experiments).
• Bancos de Dados:
• Domínio em consultasSQLe vivência com bancos de dadosNoSQL(comoMongoDB).
• Cultura e Idiomas:
• Experiência prática trabalhando com metodologiasÁgeis (Agile).

Cultura na BRQ

Chamamos de BRQ Way o nosso jeito de cuidar das pessoas, com iniciativas de carreira e desenvolvimento, saúde e bem-estar, e comunicação e conexão. Trabalhamos com flexibilidade de acordo com o contexto do projeto (anywhere office, híbrido ou presencial) e investimos em desenvolvimento contínuo com BRQ Academy, mentoria, incentivo a certificações e programas de idiomas, entre outras frentes.

Diversidade, inclusão e liberdade fazem parte do nosso dia a dia. Incentivamos a candidatura de pessoas com perfis, trajetórias e realidades diversas, além de contarmos com oportunidades afirmativas para pessoas com deficiência e mulheres. Também temos três Grupos de Afinidade, chamados de Roars, que criam espaços de troca e impulsionam iniciativas inclusivas na empresa. https://www.brq.com/carreiras/