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Página da Vaga | Cientista de Dados Sênior - 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

  • Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: éticae transparência, excelência dequalidade, trabalho em equipe, responsabilidadeeconômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
  • Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
  • Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você! >> A LEEGA É PARA TODOS , ficaremos muito felizes em ter você em nosso time.
  • Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
  • Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! Main responsibilities Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para coletar, processar e transformar dados brutos em formatos prontos para uso em modelos de aprendizado de máquina; Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do ML; Implementar pipelines de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua) para automação de testes, validação e implantação de modelos de ML; Automatizar processos de treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos; Configurar e gerenciar a infraestrutura necessária para suportar o ciclo de vida do ML, incluindo ambientes de desenvolvimento, teste e produção; Utilizar ferramentas de gerenciamento de contêineres como Docker e Kubernetes para escalar e orquestrar modelos de ML; Monitorar o desempenho dos modelos em produção e implementar alertas e métricas para identificar e resolver problemas; Realizar manutenção regular dos modelos para garantir que permaneçam atualizados e eficazes; Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e outros stakeholders para entender os requisitos do projeto e garantir a entrega eficaz de soluções de ML; Facilitar a comunicação e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações para garantir uma integração perfeita; Implementar práticas de gerenciamento de dados, incluindo governança de dados, segurança e conformidade com regulamentações (como GDPR e LGPD); Garantir a proteção dos dados sensíveis e confidenciais ao longo do ciclo de vida do ML; Identificar gargalos e otimizar o desempenho dos pipelines de dados e dos modelos de ML; Utilizar técnicas avançadas de otimização para melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais; Implementar novas ferramentas que possam melhorar os processos e a eficiência operacional; Documentar todos os processos, procedimentos e configurações de infraestrutura relacionados aos pipelines de MLops; Estabelecer e promover as melhores práticas para desenvolvimento, implantação e operação de modelos de ML em escala; Manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em MLops e engenharia de dados; Fornecer orientação e suporte técnico para membros juniores da equipe; Assumir um papel de liderança em projetos críticos e ajudar a definir a direção estratégica para a equipe de MLops Requirements and skills Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou áreas correlatas.
  • Pós-graduação ou certificações em áreas relevantes são desejáveis.
  • Experiência técnica com: A partir de 7 anos de experiência profissional na área de tecnologia da informação, com pelo menos 5 anos dedicados especificamente à engenharia de dados, MLOps ou Ciência de dados.
  • Python, R e desejável Redshift; Experiência atuando com modelagem estatística, validação de tendências, scores, relevância, fraude, riscos, performance e resultado, manipulação de bancos de dados e otimização de algoritmos.
  • Desenvolvimento de algoritmos de machine learning.
  • Additional information Conhecimentos: Conhecimento em design e arquitetura de bancos de dados; Experiência em processos de extração, transformação e carga de dados; Familiaridade com Hadoop, Spark, Kafka; Habilidade em construir e gerenciar pipelines de ML; Experiência com ferramentas de CI/CD para ML como Jenkins, GitLab CI, etc; Conhecimento em deploy de modelos de ML em produção utilizando frameworks como TensorFlow Serving, Docker, Kubernetes; Habilidades em monitorar e manter modelos de ML em produção; Proficiência com serviços de nuvem específicos para dados e ML, como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform; Experiência com S3, Redshift, e ferramentas da nuvem AWS.
  • Desejável: Certificação AWS.
  • Experiência em Logística é um grande diferencial, caso tenha atuado no ramo de ferrovia é um GRANDE diferencial.

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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