Cientista de Dados Senior
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Descrição
- Experiência sólida em desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning em plataformas cloud como GCP, Azure ou AWS.
- Domínio em práticas de CI/CD aplicadas ao ciclo de vida de ML, utilizando ferramentas como Jenkins, Azure DevOps Pipelines, CloudBuild, entre outras.
- Conhecimento prático no uso de Airflow para automação de pipelines em batch.
- Experiência com orquestração de modelos Online via APIs, utilizando Kubernetes (K8s) e serviços gerenciados como Cloud Run.
- Capacidade de construir pipelines completas de re-treinamento, deployment e monitoramento usando ferramentas como Kubeflow, Vertex AI Pipelines, etc.
- Experiência com deploy escalável de modelos containerizados em ambientes cloud, com definição de parâmetros de autoscaling e recursos.
- Familiaridade com estratégias de canary deployment, blue/green e shadow deployment para minimizar riscos em produção.
- Conhecimento avançado de ferramentas de monitoramento de modelos e infra, como Prometheus, Grafana, Rancher e dashboards personalizados.
- Capacidade de definir arquiteturas de ML na nuvem alinhadas com os requisitos do projeto, considerando custo, performance e escalabilidade.
- Vivência na implementação de pipelines de dados em streaming para ingestão, processamento e consumo em tempo real.
- Sólido entendimento dos princípios de MLOps, com domínio sobre versionamento, rastreabilidade, testes e gestão do ciclo de vida dos modelos.
- Desejável experiência na construção de ferramentas internas ou frameworks (como o FenixAI) para padronização e a
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