Nova
Candidata AI
AUXILIAR DE LOJA - FARMACIA - CONTRATO TEMPORARIO - MASSAGUAÇU
Grupo Farmaconde
CLT
Presencial
Regime de contratação
CLT
Modelo de trabalho
Não Informado
Carga horária
40 horas semanais
Descrição
Buscamos um(a) Cientista de Dados Especialista com forte atuação em MLOps e Engenharia de Plataforma, capaz de liderar iniciativas de inteligência artificial em escala, estruturar pipelines de dados, treinar modelos de machine learning e construir plataformas robustas para deploy, monitoramento e governança de modelos.
Este(a) profissional será responsável por garantir que soluções de IA sejam entregues com alta performance, segurança, reprodutibilidade e escalabilidade, atuando em conjunto com equipes de Dados, Engenharia, Produto e Arquitetura.
Responsabilidades
- Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning e IA avançada.
- Projetar e implementar pipelines de MLOps para automação de treinamentos, versionamento, testes, deploy e monitoramento de modelos.
- Construir e evoluir a plataforma de ML (feature store, model registry, pipelines, automações e integrações).
- Definir arquiteturas escaláveis para processamento de dados e modelos em produção.
- Trabalhar com equipes multidisciplinares para mapear casos de uso e transformar problemas de negócio em soluções baseadas em dados.
- Garantir boas práticas de governança, incluindo experiment tracking, rastreabilidade e controle de qualidade dos modelos.
- Realizar benchmarks, tuning, avaliação e reavaliação periódica de performance dos modelos (drift, acurácia, ROI).
- Apoiar cientistas de dados e engenheiros menos experientes no uso da plataforma e padrões de MLOps.
Requisitos Técnicos
Obrigatórios:
- Experiência avançada em Python, bibliotecas de ML (Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow ou PyTorch).
- Experiência prática com MLOps em nuvem (AWS, GCP ou Azure).
- Conhecimento sólido de CI/CD, containers e orquestração (Docker, Kubernetes).
- Experiência com MLFlow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ou equivalentes.
- Conhecimento de arquitetura de dados: ETL/ELT, Data Lake, Data Warehouse.
- Experiência com ferramentas de logging, monitoramento e observabilidade (Prometheus, Grafana, CloudWatch, Datadog).
- Forte habilidade em estruturação de pipelines de dados e modelos.
Desejáveis:
- Experiência com Feature Stores (Feast, Tecton).
- Experiência com LLMOps (modelos generativos, pipelines para LLM, avaliação e monitoramento de prompts).
- Vivência com práticas de engenharia: testes automatizados, versionamento, code review.
- Conhecimento em modelagem estatística avançada e experimentação (A/B tests).
- Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure).
Soft Skills
- Perfil analítico e orientado a resultados.
- Comunicação clara com áreas técnicas e não técnicas.
- Capacidade de liderar tecnicamente projetos complexos.
- Proatividade na identificação de melhorias na plataforma.
- Colaboração e espírito de time.