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Machine Learning Engineer

Job description

Engenheiro de Machine Learning (Ênfase em MLOPs) Descrição da vaga: 100% remota; CLT + Benefícios; Principais atividades: Desenvolvimento e Manutenção de Pipelines de Machine Learning. Você precisa ter experiência em:

  • MLOps: Experiência comprovada em MLOps, incluindo o desenvolvimento, a implementação e a manutenção de pipelines de ML com boas práticas de CI/CD.
  • Jenkins: Sólida experiência na criação, otimização e manutenção de pipelines avançados de CI/CD em Jenkins, com habilidade em escrever scripts Groovy.
  • Docker e Kubernetes: Experiência prática com a orquestração de containers usando Kubernetes, incluindo configuração, gerenciamento e otimização.
  • Python: Experiência com programação em Python, com habilidade para desenvolver API's REST, scripts de ETL, manipulação e análise de dados com Pandas, testes unitários e integrações com demais sistemas seguindo princípios SOLID. Deve ser capaz de fazer troubleshootings relacionados a performance.
  • Hadoop Apache Spark: Conhecimento e experiência com Apache Spark, incluindo a capacidade de processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente e habilidades em programação distribuída.
  • SQL: Habilidade em utilizar SQL para consultar e manipular bancos de dados, com compreensão profunda das operações de banco de dados relacionais.
  • Filas de Mensagem: Experiência com o design, implementação e manutenção de filas de mensagem para garantir a comunicação robusta e eficiente entre diferentes componentes e serviços.
  • Linux: Experiência com sistemas operacionais baseados em Linux, incluindo administração, configuração e otimização de ambientes de servidor e desenvolvimento. �� Cloud (Azure e GCP): Conhecimento e experiência prática com serviços de cloud, com foco em Azure e Google Cloud Platform.
  • MLflow, Flyte, Tensorflow e Pytorch: Experiência com MLflow e Flyte é desejável, com conhecimento em rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e fluxos de trabalho de ML.
  • Prometheus e Grafana: Familiaridade com o monitoramento e análise usando Prometheus e Grafana;
  • Você irá se destacar se souber Inglês e Espanhol. Suas principais atividades serão:
  • Projetar, construir e manter pipelines de ML eficientes e escaláveis, utilizando práticas de MLOps para automatizar e otimizar o ciclo de vida de modelos de machine learning;
  • Implementar e manter pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para aplicações de machine learning usando Jenkins, com scripts Groovy para automação;
  • Gerenciar a orquestração de containers com Kubernetes, assegurando a configuração, gerenciamento e otimização adequados dos recursos;
  • Desenvolver e manter API's REST, scripts de ETL, e realizar manipulação e análise de dados utilizando Python, Pandas, e outras bibliotecas relevantes;
  • Escrever testes unitários e de integração, aplicando princípios SOLID para garantir código limpo, legível e manutenível;
  • Realizar troubleshooting e otimização de performance para as aplicações desenvolvidas;
  • Utilizar Apache Spark para processamento eficiente de grandes volumes de dados, empregando técnicas de programação distribuída;
  • Executar consultas e manipulações complexas de dados em bancos de dados relacionais usando SQL, entendendo profundamente as operações de banco de dados;
  • Projetar e implementar filas de mensagem para facilitar a comunicação eficiente entre diferentes componentes e serviços, garantindo robustez e escalabilidade;
  • Administrar e otimizar ambientes de desenvolvimento e servidores baseados em Linux;
  • Gerenciar e otimizar recursos na nuvem, com foco em Azure e Google Cloud Platform, para suportar aplicações e pipelines de ML;
  • Configurar e utilizar Prometheus e Grafana para monitorar e analisar o desempenho das aplicações e infraestrutura, facilitando a identificação de pontos de melhoria;
  • Utilizar MLflow e Flyte para rastrear experimentos, gerenciar modelos de ML e automatizar fluxos de trabalho, contribuindo para a melhoria contínua dos modelos e processos. Venha fazer parte do nosso time! Tem interesse? Estamos aguardando seu CV! Envie para: ****** Não é o seu perfil? Então ajude um colega compartilhando a oportunidade!

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