Cientista de Dados Sênior | MLOps e Databricks

Buscamos um(a) Cientista de Dados Sênior com experiência prática em Machine Learning, MLOps e Databricks para atuar na evolução de uma esteira de Machine Learning já existente.

Essa pessoa será responsável por compreender modelos e arquiteturas atuais, realizar adaptações técnicas e contribuir para a padronização, automação e operacionalização dos fluxos de Machine Learning, seguindo as boas práticas e os padrões técnicos estabelecidos pela empresa.

Procuramos um perfil com forte conhecimento em Ciência de Dados, aliado à capacidade de compreender arquiteturas e pipelines de Engenharia de Dados.

Principais responsabilidades

• Analisar, compreender e realizar adaptações em modelos de Machine Learning existentes.
• Contribuir para a evolução e manutenção de esteiras de MLOps.
• Atuar com MLflow no gerenciamento, versionamento e rastreabilidade de modelos.
• Trabalhar com a plataforma Databricks na execução e operacionalização de fluxos de Machine Learning.
• Adequar modelos e processos aos padrões arquiteturais e técnicos estabelecidos.
• Contribuir para a automação, padronização e reprodutibilidade dos processos de Machine Learning.
• Trabalhar em conjunto com as equipes técnicas para garantir a integração dos modelos à arquitetura existente.
• Aplicar boas práticas de desenvolvimento, versionamento e manutenção de código.

• Experiência prática com Ciência de Dados e Machine Learning.
• Conhecimento em desenvolvimento, manutenção e adaptação de modelos de Machine Learning.
• Experiência com MLOps e operacionalização do ciclo de vida de modelos.
• Conhecimento prático de MLflow.
• Experiência com Databricks aplicado a projetos de Ciência de Dados e Machine Learning.
• Conhecimentos de Engenharia de Dados, incluindo pipelines, dependências e fluxos de execução.
• Conhecimento em Python e Git

Diferencias:

• Experiência com MLflow Tracking e Model Registry.
• Conhecimento em Databricks Workflows/Jobs, Unity Catalog e Delta Lake.
• Experiência com práticas de CI/CD, como Azure DevOps ou GitHub Actions.
• Conhecimento em testes automatizados, orquestração de workflows e deploy de modelos em produção.
• Experiência com modularização, organização e manutenção de código.