Job Description
Description
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Responsibilities
- Desenvolver soluções de ML fim a fim: da concepção e modelagem até o deploy em produção;
- Automatizar ciclo de vida de ML: implementação e manutenção de pipelines no SageMaker para orquestração de treinamento, validação e deploy;
- Otimização contínua de modelos: realização de análise exploratória de dados, alinhamento com requisitos de negócio e monitoramento de métricas de desempenho;
- Mentoria técnica: acompanhamento e orientação de profissionais Júnior em atividades de ciência de dados e MLOps;
- Integrar modelos via APIs: criação de funções em AWS Lambda e exposição via API Gateway para integração com sistemas legados e novas aplicações;
- Desenhar arquitetura de soluções de ML: definição de infraestrutura, fluxos de dados e melhores práticas em conjunto com o time de arquitetura do cliente.
Prerequisites
- AWS: domínio de SageMaker (treinamento, tuning e pipelines), Step Functions, Lambda, API Gateway e S3.
- Modelagem de dados e ML: experiência em criação, treinamento e validação de modelos tradicionais (principalmente regressão e classificação).
- MLOps: boas práticas de automação de processos (CI/CD), versionamento de dados e modelos, monitoramento e re-treinamento programado.
- Arquitetura de soluções: capacidade de propor e documentar arquiteturas escaláveis e seguras, considerando custos e performance.
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Está tudo bem! Na Compass UOL, estimulamos o desenvolvimento contínuo de novos talentos e transformamos desafios em oportunidades.
Experiences
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