Machine Learning Sênior

buscojobs Brasil; Minas Gerais; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de recrutamento está buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados com experiência em machine learning e AWS. O candidato ideal deve ter proficiência em Python e ser capaz de implementar pipelines de dados eficazes. Esta posição permite trabalho remoto e envolve colaboração com equipes de dados e produto.

Qualificações

• Sólida experiência em engenharia de software aplicada a dados e machine learning.
• Proficiência em Python com frameworks relevantes.
• Experiência em ferramentas AWS e MLOps.

Responsabilidades

• Projetar e implementar pipelines de validação de dados.
• Integrar dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado.
• Colaborar com equipes de Data Science e Engenharia de Dados.

Conhecimentos

Engenharia de software aplicada a dados

Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn

Ferramentas e serviços AWS como S3, Lambda, Glue

Orquestração de workflows

Código limpo e testável

Ferramentas

Terraform

CloudFormation

Descrição da oferta de emprego

Requisitos

• Experiência sólida com engenharia de software aplicada a dados e machine learning.
• Proficiência em Python e frameworks como PySpark, Pandas, Scikit-learn ou similares.
• Experiência com ferramentas e serviços AWS, como S3, Lambda, Step Functions, Glue, Athena, SageMaker ou ECS. Conhecimento em MLOps e CI / CD para pipelines de dados e modelos.
• Experiência com orquestração de workflows.
• Capacidade de escrever código limpo, modular e testável.

Diferenciais

• Experiência com infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation).
• Participação em projetos de ML em produção com foco em confiabilidade e rastreabilidade.

Responsabilidades principais

• Projetar e implementar pipelines de validação de dados e avaliação de modelos em ambiente cloud (AWS).
• Integrar dados e métricas de avaliação em um fluxo automatizado e auditável.
• Modularizar o pipeline para facilitar reuso, testes e manutenção.
• Trabalhar em colaboração com times de Data Science, Engenharia de Dados e Produto.
• Garantir boas práticas de versionamento, logging, monitoramento e testes automatizados.
• Propor melhorias contínuas na arquitetura de dados e nos processos de validação.

Modelo de atuação

Remoto