Vaga de parceiro

Data Scientist Sr (Machine Learning Engineer) - 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

  • Encorajamos a todos a participarem em nosso processo de contratação, não importando o gênero, idade, raça, religião.
  • Não permitimos nenhum tipo de discriminação.
  • Isto é reforçado no processo de contratação e vivido dessa forma na empresa.
  • Sabemos que grandes resultados só são alcançados com uma grande equipe, por isso procuramos pessoas talentosas e apaixonadas, com desejo de crescer profissionalmente e criar uma trajetória de carreira conosco.
  • Papéis e Responsabilidades:Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para otimizar o controle de processos físico-químicos em ambiente de produção cervejeira.
  • Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e eficientes para alimentar os modelos de Machine Learning.
  • Realizar deploy de modelos de Machine Learning on-premises garantindo baixa latência e alta disponibilidade.
  • Monitorar o desempenho dos modelos em produção, identificar e corrigir problemas, e implementar melhorias contínuas.
  • Colaborar com engenheiros de processo, operadores e outros stakeholders para entender os desafios e oportunidades de otimização.
  • Contribuir para a definição da arquitetura e infraestrutura de Machine Learning, incluindo a seleção de ferramentas e tecnologias adequadas.
  • Documentar os modelos, pipelines e processos de deploy para garantir a rastreabilidade e a replicabilidade.
  • Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e oportunidades de otimização.
  • Traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de Machine Learning.
  • Qualificações Essenciais:Sólida experiência em ciência de dados e engenharia de Machine Learning.
  • Proficiência em Python e R (obrigatórios) e suas bibliotecas de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.
  • ).
  • Forte habilidade com o deploy de modelos de Machine Learning em ambientes on-premises.
  • Conhecimento profundo de técnicas de otimização de modelos para garantir baixa latência e alta eficiência computacional.
  • Experiência com a construção e manutenção de pipelines de dados (ETL) utilizando ferramentas como Apache Kafka, Apache Airflow, etc.
  • Familiaridade com sistemas de versionamento de código (Git) e ferramentas de CI/CD (Jenkins, GitLab CI, etc.
  • ).
  • Experiência com o monitoramento de modelos em produção utilizando ferramentas como Prometheus, Grafana, etc.
  • Habilidade para simplificar problemas complexos e encontrar soluções com poucas variáveis.
  • Capacidade de trabalhar de forma independente e proativa em um ambiente desafiador.
  • Qualificações Desejáveis:Experiência com sistemas de controle industrial (PLC, SCADA, DCS).
  • Conhecimento em áreas de engenharia mecânica/controle, física ou química.
  • Experiência com a otimização de processos industriais.
  • Experiência com bancos de dados de séries temporais (TimeScaleDB, InfluxDB).
  • Conhecimento em arquiteturas de microserviços.
  • Experiência com Kubernetes e Docker.
  • Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
  • Experiência prévia no setor de bebidas ou em outras indústrias de processo.
  • Capacidade comprovada de identificar e resolver problemas complexos com soluções simples e eficientes.
  • Habilidade para comunicar de forma clara e concisa conceitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos.
  • Proatividade e iniciativa para buscar novas tecnologias e abordagens para otimizar os processos.
  • Forte capacidade analítica e atenção aos detalhes.
  • Conhecimento de estatística e inferência causal.
  • Nossa missão é Auxiliar as empresas a extrair todo o potencial de Dados e Digital objetivando aumentar seu desempenho, ajudando na transformação, gerando novas alavancas de crescimento e competitividade.
  • Vem fazer parte do Time Keyrus!Se você quiser saber mais sobre nós, convidamos você a visitar nosso site:boa sorte!#J-18808-Ljbffr

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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