Ferramentas de Dados: 

• Experiência com ferramentas para CI/CD e automação de fluxos de machine learning.
• Observabilidade de Dados.
• Familiaridade com ferramentas de monitoramento e validação de dados,
• Orquestração de Pipelines.

Bancos de Dados e Armazenamento de Dados: 

• Conhecimento em SQL.
• Data Lakes e Data Warehouses: 
• Capacidade de gerenciar Data Lakes para preparação de dados de IA, com foco em Azure Databricks.
• Armazenamento de Features.

Cloud e Infraestrutura

Nuvem:

• Azure + Databricks.

Conhecimento em Modelagem de IA: 

• Capacidade de colaborar com os demais Cientistas de Dados para preparar conjuntos de dados para modelos de IA, garantindo alta qualidade e performance.

MLOps: 

• Implementação de pipelines automatizados para treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos de IA.

Gestão de Features: 

• Capacidade de definir e gerenciar repositórios de features para modelos de IA (Feature Engineering).

Conhecimentos Complementares

• Privacidade e Segurança de Dados: Conhecimento de LGPD/GDPR para garantir conformidade regulatória no tratamento de dados para IA.

Metodologias Ágeis:

Experiência de trabalho com metodologias ágeis (Scrum/Kanban).

Capacidade Analítica:

• Capacidade de entender requisitos de negócio e convertê-los em soluções técnicas para IA.

Atuação: Modelo Remoto