• Experiência em desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning.
• Domínio de linguagens de programação como Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas).
• Experiência com ferramentas de MLOps e CI/CD (MLflow, Kubeflow, Jenkins, GitLab CI).
• Sólida experiência com bancos de dados SQL e NoSQL e práticas de otimização de consultas.
• Experiência com serviços cloud computing (AWS, Azure ou GCP) e containers (Docker, Kubernetes).
• Familiaridade com arquiteturas de sistemas, pipelines de dados e boas práticas de integração de APIs (REST, GraphQL).

Diferenciais:

• Experiência com AI Generativa e modelos LLMs (ex.: GPT, BERT).
• Experiência com orquestração em nuvem com ferramentas como airflow, data factory, Databricks pipelines.
• Experiência em com Docker, Docker Compose, Kubernetes ou ferramentas como Azure Container Apps (ou relativas).
• Vivência em ambientes com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
• Experiência colaborando em projetos com arquitetos de soluções ou times comerciais.