Salário: A combinar
Atribuições: O Engenheiro de Machine Learning (ML) será responsável por desenvolver, implementar e gerenciar modelos de machine learning em ambiente de produção, garantindo a escalabilidade, confiabilidade e desempenho das soluções. Este profissional será o ponto focal para a produtização de modelos, com foco na criação e otimização de pipelines de ML em plataforma Databricks, utilizando o MLFlow como ferramenta principal para o rastreamento, gerenciamento e implantação dos modelos. Além disso, o Engenheiro de ML atuará na manutenção da esteira DevOpsML, assegurando práticas ágeis e uma integração contínua eficiente entre os modelos de ML e o ambiente de produção.
Principais Responsabilidades:
1. Colaborar com cientistas de dados para transformar modelos experimentais em soluções de machine learning produtivas e escaláveis.
2. Utilizar MLFlow para rastrear experimentos, gerenciar modelos e facilitar a implantação em ambientes de produção no Databricks.
3. Implementar e otimizar pipelines de machine learning em ambiente DevOps, garantindo uma integração contínua e automação do fluxo de trabalho de ML.
4. Manter e aprimorar a esteira DevOpsML para suportar o ciclo completo de vida de desenvolvimento, desde a experimentação até a monitoração em produção.
5. Estabelecer e implementar métricas de monitoramento e avaliação para modelos implantados, visando a manutenção do desempenho e a detecção de possíveis desvios.
6. Diagnosticar e solucionar problemas relacionados à operação dos modelos de ML em produção, ajustando processos para garantir a robustez e a eficiência dos modelos.
7. Colaborar com equipes de engenharia de dados, ciência de dados e operações para garantir a interoperabilidade e a integridade das soluções de machine learning.
8. Definir e aplicar melhores práticas para governança, segurança e compliance em relação ao pipeline de ML, alinhando-se aos padrões de DevOps e MLOps da empresa.
Requisitos:
1. Experiência com MLFlow para gerenciar o ciclo de vida de modelos de machine learning.
2. Experiência com Databricks para construção de pipelines de ML em larga escala.
3. Conhecimento em DevOps aplicado a machine learning (DevOpsML), com ênfase na criação de esteiras de integração contínua e entrega contínua (CI/CD).
4. Experiência em monitoramento de modelos em produção e em técnicas de manutenção de performance.
5. Conhecimentos em Python, SQL e demais ferramentas e linguagens para manipulação de dados e machine learning.
6. Habilidades de comunicação e trabalho em equipe, com foco em colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e times operacionais.
7. Ensino Superior completo na área.
Diferenciais:
1. Certificações em Azure ou outras plataformas de nuvem como: AI - 900, DP - 900, DP - 100, AI - 102.
2. Certificações em Databricks.
3. Experiência em colaboração com equipes multidisciplinares para soluções complexas de dados e IA.
Informações adicionais: Conhecimento 2x na semana no escritório - Próximo a ponte estaiada em SP.
Cargo: Engenheiro Ambiental
Empresa: Acelera RH - Atua com seleção e agenciamento de mão-de-obra.
Ramo: Recursos Humanos/Recrutamento e seleção
Seniority level: Entry level
Employment type: Full-time
Job function: Engineering and Information Technology
Industries: Staffing and Recruiting
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