EndereçoEngenheiro 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.
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