Rio EnergyRio de Janeiro, Rio de Janeiro (microrregião), Brasil
Há 1 dia
Descrição da vaga
Principais Responsabilidades
Desenvolver modelos e ferramentas que permitam o monitoramento da performance dos ativos da Rio Energy;
Desenvolver e operacionalizar relatórios automáticos com os principais KPIs monitorados pela área de O&M;
Interface Técnica : Atuar como ponte entre ciência e engenharia de dados, traduzindo requisitos de modelos ML em especificações técnicas de infraestrutura e pipelines;
Projetar e implementar arquiteturas de dados end-to-end, desde ingestão até modelagem, incluindo data warehouses e data lakes;
Colaborar no desenvolvimento de pipelines de dados robustas utilizando Airflow, Kedro;
Participar da implementação de sistemas de controle de versão utilizando Liquibase;
Apoiar no desenvolvimento de pipelines de CI / CD para modelos de ML;
Contribuir com sistemas de monitoramento de performance e qualidade de dados;
Auxiliar no gerenciamento de infraestrutura de ML utilizando ferramentas cloud-native;
Manter documentação técnica e participar de sessões de conhecimento.
Formação e Experiência
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharias, Matemática, Física ou áreas correlatas.
Inglês Avançado (leitura de documentação técnica e comunicação).
Domínio de Linguagens de Programação : Python (intermediário a avançado), SQL (intermediário a avançado).
Conhecimento em Data Warehouse, Data Lake, Bancos de Dados (Microsoft SQL Server, PostgreSQL).
Conhecimento em Pipeline de Dados (Airflow, Kedro).
MLOps e Orquestração : Docker, Gitlab CI / CD, ou similares.
Versionamento : Git, controle de versão de esquemas de banco.
Vivência prévia como Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Software Engineer é desejável.
Experiência em Deployment de modelos de ML em ambiente produtivo com suporte de profissionais sêniores.
Experiência em trabalho colaborativo com times multidisciplinares.
Especialização ou Mestrado é um diferencial.
Desejável experiência no setor de energias renováveis ou IoT industrial.
Competências Técnicas Desejáveis
Controle de Versão de Schema : Liquibase.
Large Language Models : OpenAI API, Hugging Face, LangChain, prompt engineering.
Experiência com SCADA e dados de séries temporais industriais.
Frameworks de ML : Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, XGBoost.
Testes : Pytest, testes unitários e de integração.
Cloud Platforms : AWS / GCP / Azure com foco em serviços de dados.
Diferenciais
Interesse em implementação de soluções baseadas em LLMs.
Experimentação de modelos.
Conhecimento básico em segurança e Compliance para sistemas de dados e ML.
Experiência prévia atuando como interface entre times técnicos.
Informações adicionais
Local de Atuação : Rio de Janeiro - Bairro Jardim Botânico - Brasil
Formato Híbrido
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Analista Pleno • Rio de Janeiro, Rio de Janeiro (microrregião), Brasil
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