Projetar, construir e manter a infraestrutura e os pipelines de ML utilizando Azure e Databricks .
Desenvolver ferramentas, bibliotecas e automações para otimizar o treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos .
Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e equipes de DevOps para criar fluxos de trabalho de ML padronizados e reproduzíveis.
Otimizar o processamento distribuído de dados e cargas de treinamento de modelos no Databricks utilizando PySpark, MLflow e outras ferramentas de MLOps .
Implementar sistemas robustos de monitoramento e alertas para garantir a performance dos modelos de ML e a qualidade dos dados .
Requisitos do Perfil
Ser fluente ou falante nativo dos idiomas inglês.
Experiência sólida com plataformas em nuvem , preferencialmente Azure , incluindo serviços como Azure ML, Azure Data Lake, Azure Functions e Azure DevOps .
Forte experiência prática com Databricks, MLflow e Spark .
Proficiência em Python , com bom entendimento de boas práticas de engenharia de software (testes, CI / CD, revisões de código, etc.).
Experiência em construir e manter pipelines de ML em produção .
Familiaridade com conceitos e ferramentas de MLOps (feature stores, registries de modelos, frameworks de deployment).
Fortes habilidades de resolução de problemas e capacidade de atuar de forma colaborativa e multifuncional .