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B.C.F. PRODUCAO E GESTAO DE SOFTWARES LTDA

São Paulo, SP, Brasil

Pessoa Engenheira de Dados Pleno
MLOps.

HíbridoFull time

Descricao da vaga

Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Pleno para atuar na construção e evolução de soluções de dados e Machine Learning em ambientes de nuvem.

A pessoa será responsável pelo desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados, além de apoiar a estruturação de processos, ferramentas e boas práticas de MLOps, contribuindo para que modelos de Machine Learning sejam implantados, monitorados e mantidos de forma escalável, segura e eficiente.

Procuramos alguém com boa capacidade analítica, autonomia para conduzir atividades e facilidade para trabalhar em conjunto com profissionais de Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Desenvolvimento e áreas de negócio.

Responsabilidades e atribuicoes

Principais atividades:

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de ingestão, processamento e disponibilização de dados;
Construir soluções de processamento de dados em lote;
Apoiar a criação e evolução de esteiras de MLOps;
Colaborar na implantação, automação e monitoramento de modelos de Machine Learning;
Desenvolver processos para treinamento, versionamento, validação e publicação de modelos;
Implementar controles de qualidade, observabilidade e rastreabilidade de dados e modelos;
Trabalhar com serviços de dados e Machine Learning nos ambientes AWS e GCP;
Apoiar a definição de arquiteturas de dados escaláveis e sustentáveis;
Automatizar processos de infraestrutura, integração e entrega contínua;
Documentar pipelines, componentes, regras de negócio e processos técnicos;
Atuar em conjunto com cientistas de dados, engenheiros de software e demais profissionais envolvidos nas soluções;
Identificar oportunidades de melhoria em desempenho, custos, segurança e confiabilidade das plataformas.

Requisitos

Formação:

Superior completo, porém todos os cursos são bem-vindos!

Competências esperadas:

Experiência profissional com Engenharia de Dados;
Conhecimento em desenvolvimento e orquestração de pipelines de dados;
Experiência com Python e SQL;
Conhecimento em serviços de dados na AWS e GCP;
Experiência com processamento, armazenamento e integração de grandes volumes de dados;
Conhecimento sobre conceitos e práticas de MLOps;
Familiaridade com versionamento de código utilizando Git;
Conhecimento em APIs, bancos de dados relacionais e não relacionais;
Experiência com processos de CI/CD;
Conhecimento sobre arquitetura de Data Lake, Data Warehouse ou Lakehouse;
Capacidade de analisar problemas técnicos e propor soluções sustentáveis;
Boa comunicação e facilidade para trabalhar em equipes multidisciplinares.

Competências desejáveis:

Experiência com dados geoespaciais, imagens de satélite, sensoriamento remoto ou soluções GIS;
Conhecimento em bibliotecas e ferramentas geoespaciais, como GeoPandas, GDAL, Rasterio, PostGIS ou similares;
Experiência com ferramentas de MLOps, como MLflow, Kubeflow, Vertex AI, SageMaker ou similares;
Conhecimento em containers e orquestração utilizando Docker e Kubernetes;
Experiência com ferramentas de infraestrutura como código, como Terraform;
Conhecimento em ferramentas de orquestração, como Apache Airflow;
Experiência com DBT;
Conhecimento em monitoramento de modelos, qualidade de dados e observabilidade;
Experiência em projetos relacionados ao agronegócio, meio ambiente ou inteligência geoespacial.