Vaga de parceiro

Consultor de Dados - São Paulo / SP

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Se interessou? Vou te apresentar mais detalhes sobre essa oportunidade.
  • Consultor de Dados (Foco em Machine Learning) | São Paulo (Home Office)Escala/Horário: Segunda a Sexta (Horário Comercial) Formato: CLT + Benefícios Principais atividades:Desenvolver e implantar modelos de machine learning, atuando em toda a cadeia de entrega, da exploração e entendimento dos dados até a implantação e monitoramento do modelo em produção de acordo com as práticas de MLOps; Monitorar o desempenho dos modelos em produção, propondo ajustes e retrainings quando necessário; Garantir a precisão, confiabilidade e escalabilidade dos modelos implementados; Otimizar a infraestrutura de dados e machine learning, em conjunto com os times de DevSecOps e Engenharia de Dados; Analisar grandes volumes de dados e propor soluções que suportam os desafios de negócio de nossas operações; Criar documentações técnicas detalhadas para os processos e modelos desenvolvidos.
  • O que esperamos de você:Graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou cursos correlatos; Experiência com AWS SageMaker, incluindo as features de treinamento, hiper parametrização, implantação com inferência em lote ou através de endpoints; Conhecimento avançado em Python, com foco em bibliotecas de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc); Experiência em ambientes de dados em infraestrutura AWS; Familiaridade com monitoramento e versionamento de modelos em produção; Domínio de SQL e manipulação de grandes volumes de dados armazenados em Data Lake e Data Warehouse; Conhecimento em processos de MLOps e monitoramento de modelos em produção; Experiência em análise estatística e manipulação de dados complexos; Habilidade com feature engineering, inclusive com ferramentas que automatizem esta tarefa; Conhecimento de técnicas e conceitos diversos relacionados a machine learning, tais como: Análise de séries temporais e séries temporais mutidimensionais; Detecção de anomalias usando algoritmos como Isolation Forest e DBScan; Predição de incidentes usando técnicas como Random Forest, XGBoost e Redes Neurais Recorrentes; Análise de grafos para detectar dependências e relações entre componentes diversos; Inglês nível intermediário.
  • Esse profissional é você? Envie seu currículo para #J-18808-Ljbffr

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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