Technology, Information and Internet

DADOTECA

11-50

Brazil

## Atividades:

* Projetar arquiteturas de dados que suportam o ciclo completo de vida de machine learning, incluindo coleta, processamento, treinamento, implantação, monitoramento e retreinamento de modelos.
* Estruturar pipelines de dados escaláveis e eficientes para aquisição, transformação e armazenamento de grandes volumes de dados em ambientes on-premise e na nuvem (Azure, AWS, Google Cloud).
* Desenvolver soluções para integração de modelos de machine learning em sistemas de produção, utilizando práticas e ferramentas de MLOps, como Kubeflow, MLflow ou Vertex AI.
* Estratégias de versionamento de dados, modelos e código, garantindo rastreabilidade e definição de governança em projetos de aprendizado de máquina.
* Automatizar processos de treinamento, implantação e monitoramento de modelos com ferramentas de CI/CD e orquestração de workflows, como Jenkins, Airflow ou Argo Workflows.
* Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integração entre engenharia de dados, ciência de dados e TI, alinhando soluções técnicas aos objetivos de negócio.
* Gerir uma infraestrutura de dados e machine learning, garantindo escalabilidade, segurança e alta disponibilidade das soluções.
* Estabelecer boas práticas de governança de dados, segurança e conformidade, incluindo conformidade com LGPD e GDPR.
* Pesquisar e implementar tecnologias emergentes em MLOps para manter a Dadoteca na vanguarda do mercado de análise de dados.

## Requisitos:

* Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
* Experiência consolidada em arquitetura de dados e operacionalização de modelos de machine learning (MLOps).
* Conhecimento avançado em ferramentas de MLOps, como MLflow, Kubeflow, TFX, SageMaker ou Vertex AI.
* Proficiência em linguagens de programação como Python ou Scala, com foco em engenharia de dados e aprendizado de máquina.
* Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB, Cassandra, DynamoDB).
* Conhecimento em orquestração de fluxos de trabalho (Apache Airflow, Argo) e versionamento de código com Git.
* Experiência em plataformas de nuvem (Azure, AWS, Google Cloud) e seus serviços relacionados a dados e machine learning.
* Familiaridade com infraestrutura como código (IaC), como Terraform ou CloudFormation.
* Noções sólidas de segurança de dados, governança e conformidade regulatória.

## Competências:

* Capacidade de alinhar soluções técnicas aos objetivos estratégicos da empresa e dos clientes.
* Habilidade para orientar equipes multidisciplinares e supervisionar implementações complexas.
* Proatividade na automação de processos manuais e repetitivos, promovendo eficiência operacional.
* Abordagem analítica para identificar desafios e propor soluções inovadoras.
* Competência para explicar conceitos técnicos de maneira acessível a públicos não técnicos.

## Diferenciais:

* Certificações em MLOps e nuvem, como AWS Certified Machine Learning, Google Cloud Professional Data Engineer ou Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
* Experiência com monitoramento de modelos em produção, incluindo deriva de dados e modelos.
* Conhecimento em arquiteturas de microsserviços e implementação de APIs para integração de modelos.
* Experiência com Big Data e ferramentas como Apache Spark, Databricks ou Hadoop.
* Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow e PyTorch.

## Conheça o Programa + Dadoteca:

* Gympass
* Zenklub
* Bônus anual de renovação contratual
* Incentivo financeiro para curso de idiomas
* Incentivo financeiro para certificações Microsoft, Databricks, GCP, AWS
* Ifood benefícios

Employee

<h2 id="atividades">Atividades:</h2>
<ul>
<li>Projetar arquiteturas de dados que suportam o ciclo completo de vida de machine learning, incluindo coleta, processamento, treinamento, implantação, monitoramento e retreinamento de modelos.</li>
<li>Estruturar pipelines de dados escaláveis e eficientes para aquisição, transformação e armazenamento de grandes volumes de dados em ambientes on-premise e na nuvem (Azure, AWS, Google Cloud).</li>
<li>Desenvolver soluções para integração de modelos de machine learning em sistemas de produção, utilizando práticas e ferramentas de MLOps, como Kubeflow, MLflow ou Vertex AI.</li>
<li>Estratégias de versionamento de dados, modelos e código, garantindo rastreabilidade e definição de governança em projetos de aprendizado de máquina.</li>
<li>Automatizar processos de treinamento, implantação e monitoramento de modelos com ferramentas de CI/CD e orquestração de workflows, como Jenkins, Airflow ou Argo Workflows.</li>
<li>Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integração entre engenharia de dados, ciência de dados e TI, alinhando soluções técnicas aos objetivos de negócio.</li>
<li>Gerir uma infraestrutura de dados e machine learning, garantindo escalabilidade, segurança e alta disponibilidade das soluções.</li>
<li>Estabelecer boas práticas de governança de dados, segurança e conformidade, incluindo conformidade com LGPD e GDPR.</li>
<li>Pesquisar e implementar tecnologias emergentes em MLOps para manter a Dadoteca na vanguarda do mercado de análise de dados.</li>
</ul>
<h2 id="requisitos">Requisitos:</h2>
<ul>
<li>Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.</li>
<li>Experiência consolidada em arquitetura de dados e operacionalização de modelos de machine learning (MLOps).</li>
<li>Conhecimento avançado em ferramentas de MLOps, como MLflow, Kubeflow, TFX, SageMaker ou Vertex AI.</li>
<li>Proficiência em linguagens de programação como Python ou Scala, com foco em engenharia de dados e aprendizado de máquina.</li>
<li>Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB, Cassandra, DynamoDB).</li>
<li>Conhecimento em orquestração de fluxos de trabalho (Apache Airflow, Argo) e versionamento de código com Git.</li>
<li>Experiência em plataformas de nuvem (Azure, AWS, Google Cloud) e seus serviços relacionados a dados e machine learning.</li>
<li>Familiaridade com infraestrutura como código (IaC), como Terraform ou CloudFormation.</li>
<li>Noções sólidas de segurança de dados, governança e conformidade regulatória.</li>
</ul>
<h2 id="competências">Competências:</h2>
<ul>
<li>Capacidade de alinhar soluções técnicas aos objetivos estratégicos da empresa e dos clientes.</li>
<li>Habilidade para orientar equipes multidisciplinares e supervisionar implementações complexas.</li>
<li>Proatividade na automação de processos manuais e repetitivos, promovendo eficiência operacional.</li>
<li>Abordagem analítica para identificar desafios e propor soluções inovadoras.</li>
<li>Competência para explicar conceitos técnicos de maneira acessível a públicos não técnicos.</li>
</ul>
<h2 id="diferenciais">Diferenciais:</h2>
<ul>
<li>Certificações em MLOps e nuvem, como AWS Certified Machine Learning, Google Cloud Professional Data Engineer ou Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.</li>
<li>Experiência com monitoramento de modelos em produção, incluindo deriva de dados e modelos.</li>
<li>Conhecimento em arquiteturas de microsserviços e implementação de APIs para integração de modelos.</li>
<li>Experiência com Big Data e ferramentas como Apache Spark, Databricks ou Hadoop.</li>
<li>Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow e PyTorch.</li>
</ul>
<h2 id="conheça-o-programa--dadoteca">Conheça o Programa + Dadoteca:</h2>
<ul>
<li>Gympass</li>
<li>Zenklub</li>
<li>Bônus anual de renovação contratual</li>
<li>Incentivo financeiro para curso de idiomas</li>
<li>Incentivo financeiro para certificações Microsoft, Databricks, GCP, AWS</li>
<li>Ifood benefícios</li>
</ul>


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