Cortex
Location
Rio de Janeiro, RJ | Brazil
Job description
Engenheiro de Machine Learning – Cortex – Home Office
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
🎯#Desafios que você vai encontrar:
Colaborar com uma equipe multidisciplinar e ágil para arquitetar e implementar soluções de machine learning, sejam ferramentas ou serviços que contribuam para redução de tempo dedicado ao desenvolvimento e operação dos nossos modelos.
Definir arquiteturas de solução de machine learning reprodutíveis, escaláveis e que monitorem o ciclo de vida de um modelo, empregando boas práticas de arquitetura de sistemas com foco nos conceitos de MLOps.
Expor modelos de machine learning de forma escalável para operações offline ou online, com alta disponibilidade para uso em ambientes produtivos.
Fazer interface com o time de engenharia de dados, ajudando a construir data lakes e features em feature stores de forma orientada às necessidades dos modelos atuais e futuros modelos em produção.
Fomentar e manter boas práticas de engenharia de software e MLOps dentro da área de analytics.
Ter sempre um olhar crítico às soluções já implementadas e como as mesmas podem ser melhoradas.
Gerir a eficiência operacional (custo x benefício) da infraestrutura empregada nas soluções do time.
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
✔️ #Conhecimentos importantes para a posição:
#Conhecimentos importantes para a posição
Experiência com gestão e construção de ambientes de produção na nuvem e ferramentas para deploy de modelos como SageMaker, Databricks e similares.
Conhecimento do pipeline de execução e o ciclo de desenvolvimento de modelos de machine learning.
Experiência no desenvolvimento de APIs usando bibliotecas como Flask ou FastAPI.
Forte conhecimento de boas práticas de arquitetura e engenharia de software com mentalidade MLOps (ex: orientação à objetos, testes unitários, preocupação com performance, monitoramento e qualidade de código, atualização automática de modelos, etc.).
Experiência com serviços de automação e orquestração (ex.: Airflow, Kubernetes).
Conhecimento de Ferramentas de BigData (ex: Spark, Dask, Athena, BigQuery, etc.).
Experiência com ferramentas de Infrastructure as a Code (Terraform, Cloud Formation, etc.).
Experiência com fluxos de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, etc.).
Proficiência em ambientes Linux.
Conhecimento de ferramentas empregadas em ciências de dados (Python, Jupyter, Pandas, scikit-learn, matplotlib, SQL, bokeh, etc.)
⭐ #Diferencial para a posição:
Experiência em projetos utilizando AWS.
Experiência com ferramentas de gestão de versionamento de projetos de Machine Learning (ex.: DVC, MLFlow).
Experiência com soluções customizadas de gerenciamento de Feature/Model Store.
Resolvido problemas utilizando técnicas de aprendizado de máquina.
Tenha capacidade de análise quantitativa (Ciência de Dados/Mineração de Dados/ Estatística) e exploratória.
Contato com conceitos de GIS (Geographic Information Systems).
Já tenha manipulado geometrias em alguma linguagem de programação (Ex: shapely, geopandas, geopy).
Mestrado e/ou Doutorado em Inteligência Computacional, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Otimização ou áreas correlatas.
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
💜 #PraVocê Nossos Beneficios:
PraVocê no dia a dia 🌞:
Vale Refeição ou Alimentação;
Gympass;
Auxílio home-office (durante a pandemia);
Auxílio infraestrutura (durante a pandemia);
Flexibilidade de horários e locações.
Job tags
Salary
