La Moda
Informações da vaga:
Atenção as exigências da vaga!
Descrição da vaga:
Engenheiro de Machine Learning – La Moda – Home Office
Responsabilidades e atribuições
Arquitetura de Sistemas de ML: Desenvolver e implementar arquiteturas escaláveis para treinamento e inferência de modelos.
Pipeline de Dados e ML: Construir e otimizar pipelines de CI/CD para Machine Learning (MLOps), automatizando desde o processamento de dados até o deploy e monitoramento.
Otimização de Performance: Garantir a baixa latência e alta disponibilidade de modelos servidos via APIs ou processamento em batch.
Colaboração Multidisciplinar: Trabalhar próximo a Cientistas de Dados para traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas e garantir a reprodutibilidade dos experimentos.
Mentoria Técnica: Orientar membros mais juniores da equipe, promovendo boas práticas de código (Clean Code), testes e documentação técnica.
Gestão de Infraestrutura: Gerenciar e otimizar custos de recursos computacionais (GPUs/TPUs) e serviços gerenciados no GCP.
Requisitos e qualificações
Experiência Sólida: Histórico comprovado na implementação de modelos de ML em ambiente de produção (nível sênior).
Domínio de GCP: Experiência profunda com o ecossistema Google Cloud, especialmente:
Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Feature Store, Endpoint).
BigQuery & BigQuery ML.
Dataflow ou Dataproc para processamento de grandes volumes de dados.
Cloud Storage e Artifact Registry.
Linguagens e Frameworks: Fluência em Python e domínio de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn.
Engenharia de Software: Experiência com Docker, Kubernetes (GKE) e ferramentas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI ou Cloud Build).
Bancos de Dados: Conhecimento avançado em SQL e familiaridade com bancos NoSQL.
MLOps: Sólidos conhecimentos em monitoramento de modelos (drift detection) e versionamento de dados (DVC) e modelos (MLflow).
Informações adicionais
Certificações: Possuir a certificação Google Professional Machine Learning Engineer.
IA Generativa: Experiência com Large Language Models (LLMs), frameworks como LangChain/LlamaIndex e utilização do Model Garden no Vertex AI.
Infraestrutura como Código (IaC): Conhecimento em Terraform para provisionamento de recursos no GCP.
Advanced Analytics: Experiência com técnicas de tuning de hiperparâmetros distribuídos e processamento distribuído de larga escala.
Vaga divulgada no RJEMPREGOS.NET
Obs: em vagas que solicitam o envio de curriculo por e-mail, sempre envie o curriculo no corpo do e-mail e em anexo.
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Dica: tenha atenção ao anunciado da vaga, as vezes por algum detalhe você pode ser eliminado da seleção, não esqueça de manter seu curriculo atualizado, boa sorte!
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Para se candidatar a esta vaga visite lamoda.gupy.io.