Machine Learning Sênior

buscojobs Brasil; São Paulo; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está contratando um profissional com sólida experiência em engenharia de software aplicada a dados e machine learning. O candidato ideal deve ter proficiência em Python e familiaridade com serviços AWS. Este papel, que pode ser realizado de forma remota, requer colaboração com equipes de Data Science e Engenharia de Dados, além de garantir a implementação de boas práticas em validação e monitoramento de dados.

Qualificações

• Experiência em engenharia de software aplicada a dados e machine learning.
• Proficiência em Python e frameworks relacionados.
• Experiência com AWS e ferramentas associadas.

Responsabilidades

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

Conhecimentos

Engenharia de software aplicada a dados

Python

Frameworks como PySpark

AWS

MLOps

CI/CD

Código limpo

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