ML Engineer. Leva modelos do notebook a sistemas de produção confiáveis, com MLOps desde o início.

Perfil

Área

Engenharia

Competências

Python, Machine learning, Deep learning, MLOps / LLMOps, Monitoramento de modelos, Estatística e experimentação, Computação distribuída

Tecnologias

PyTorch, scikit-learn, MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Databricks, Kubernetes, Airflow

O que fazem

1. Treinar, ajustar e validar modelos preditivos
2. Construir pipelines e feature stores
3. Montar o MLOps: versionamento, CI/CD, monitoramento, retreino
4. Fazer deploy de modelos para inferência em lote e em tempo real
5. Detectar drift e manter o desempenho dos modelos
6. Escalar treino e serving na nuvem