Vaga de Analista de Sistemas

A gft technologies busca um(a) cientista de dados mlops sênior para se juntar à sua equipe em salvador. O profissional atuará no desenvolvimento, implementação e otimização de modelos de Machine learning, utilizando tecnologias de ponta como maestro e kedro. Responsabilidades: Desenvolver, implementar e otimizar modelos de Machine learning Para suportar projetos de dados, utilizando tecnologias como scikit-Learn, tensorflow, pytorch e outras ferramentas relevantes. Projetar, desenvolver e implementar modelos de Machine learning Em diversos tipos de dados e cenários de negócios, garantindo a integração e escalabilidade das soluções. Utilizar kedro para construir Pipelines De dados eficientes e reutilizáveis, seguindo as melhores práticas de engenharia de dados. Gerenciar e orquestrar Workflows De Machine learning Com maestro, facilitando o gerenciamento de experimentos e a automação de processos. Avaliar e otimizar o desempenho dos modelos, propondendo melhorias contínuas e monitorando a performance em produção. Criar e manter a documentação técnica dos projetos de Machine learning E das soluções implementadas, garantindo a clareza e a rastreabilidade do trabalho. Participar ativamente de revisões técnicas, contribuindo com ideias inovadoras para solucionar desafios de dados complexos. Colaborar com equipes de dados e engenharia para garantir a integração e a escalabilidade das soluções de Machine learning. Analisar grandes volumes de dados e aplicar técnicas de pré-Processamento para garantir a qualidade dos dados utilizados nos modelos. Aplicar técnicas de validação e avaliação de modelos para garantir a precisão e a confiabilidade das previsões. Trabalhar com plataformas de nuvem (aws, gcp, azure), com preferência por azure. Lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico, buscando soluções criativas e eficazes. Requisitos: Graduação em ciência da computação, engenharia, estatística ou áreas afins. experiência prática com frameworks de Machine learning Como scikit-Learn, tensorflow, pytorch ou similares. Sólidos conhecimentos em kedro para desenvolvimento e manutenção de Pipelines De dados. experiência com maestro para orquestração e automação de Workflows De Machine learning. experiência com análise de grandes volumes de dados e técnicas de pré-Processamento de dados. Conhecimento em técnicas de validação e avaliação de modelos de Machine learning. Habilidade em python e suas bibliotecas (pandas, numpy, matplotlib, etc.). Familiaridade com plataformas de nuvem (aws, gcp, azure), sendo azure um diferencial. Diferenciais: experiência em ambientes de produção de Machine learning. Conhecimento em técnicas de mlops. experiência com docker e kubernetes. Conhecimento em outras ferramentas de orquestração como apache airflow. Habilidades comportamentais: Trabalho em equipe e colaboração. Proatividade e busca por desafios. Criatividade e foco na qualidade. Resolução de problemas. Independência e gestão de tempo. Adaptação a situações adversas e inovadoras. Salário: A combinar. Benefícios: Não informados.