Job descriptionComo é a nossa área de Dados? O time de Plataforma de MLOps tem o desafio de reduzir a carga cognitiva dos cientistas de dados em todo o ciclo de vida dos modelos do Will. A Plataforma de MLOps faz parte da Plataforma de Dados, que conta ainda com o time de Plataforma de Ingestão e o time de Plataforma de Processamento e Consumo.No papel de Engenheiro de MLOps, você será fundamental na busca por aumentar a produtividade de nossos cientistas de dados, implementando práticas e ferramentas que simplifiquem o ciclo de vida dos modelos, desde o desenvolvimento até a implantação e monitoramento em produção. Trabalhará em estreita colaboração com equipes multidisciplinares para garantir a eficiência operacional e a entrega de soluções de análise de dados de alta qualidade. Se você é apaixonado por desenvolvimento de produtos de plataforma, reduzir complexidade e impulsionar a inovação na área de Machine Learning, esta oportunidade é para você!Main responsibilitiesQuais serão os seus desafios?Desenvolver e evoluir a plataforma de MLOps do Will;Implementar e evangelizar o fluxo de MLOps com a área de Ciência de Dados;Implementar e evangelizar boas práticas para versionamento de Features;Implementar e disseminar boas práticas para versionamento de Modelos.Requirements and skills Para isso, você vai precisar ter:Experiência em alguma Cloud pública (aqui usamos AWS);Conhecer fluxo e alguma das ferramentas utilizadas em CI/CD (Git, Jenkins, Terraform ou Cloudformation);Conhecimento do fluxo de Machine Learning Ops:Treino / RetreinoInferênciaMonitoramentoConhecimento em alguma solução de MLOps: Sagemaker, VertexIA, Kubeflow, MLFlow, Feast ou Kedro;Conhecimento com ferramentas para processamento de dados: Hadoop, Spark, Kafka ou Flink;Ter Implementado algum modelo utilizando fluxo de MLOps: Tensorflow, Scikitlearn, LightGbm, MLLib, etc.Linguagem de programação (Python ou Java/Scala)E será um diferencial se você tiver:Possuir certificação da AWS;Participação anterior em equipes de MLOps.Compreensão profunda do trabalho de um cientista de dados, já tendo atuado anteriormente nesse papel;Capacidade de identificar métricas essenciais e implementar monitoramento eficiente nos serviços da Plataforma.Compreensão de práticas de FinOps para otimização de custos.Conhecimento da stack de Machine Learning da AWS.Experiência com containers e orquestradores (Docker e Kubernetes).Additional informationGostou? Isso porque você ainda não viu os benefícios de ser um willer: Cartão Flash para seus gastos flexíveis: Com o valor total de R$ 1.346,00 reais/mês, sendo R$ 605,00 destinados a Vale Alimentação/Refeição, R$ 100,00 para despesas de home office, e o restante, R$ 641,00, é totalmente flexível para uso em aplicativos de mobilidade, farmácias, cultura, educação, alimentação e refeições. Saúde de qualidade com a Amil: Tenha acesso a uma rede de saúde e odontológica de primeira linha através da Amil Saúde. Benefícios que fazem a diferença: Oferecemos seguro de vida, auxílio creche, auxílio para dependentes com deficiência, um dia de folga especial no seu aniversário, além de descontos em farmácias e parcerias com o Sesc em todo o Brasil. Bem-Estar é prioridade: Cuide da sua saúde mental e física com as parcerias que temos. Acesse serviços profissionais de psicologia com o C4life e Psicologia Viva, e tenha acesso a academias e aulas online através do Gympass e Totalpass. Educação é essencial: Descontos em instituições de ensino, como SkillHub, Faculdade São Judas, Estácio de Sá, Ibemec, EnglishBay, LingoPass e muito mais. Programa Distribuwill: Faça parte do nosso Programa de Participação nos Resultados, o Distribuwill! Inclusão e diversidade: Oferecemos reembolso para a retificação de nomes para pessoas trans, e acreditamos em uma licença parental de 180 dias para um cuidado igualitário em todas as configurações familiares. Clube will by coClub: Participe do Clube will, uma plataforma exclusiva que conecta nossa comunidade com interesses em comum, desafios, benefícios, experiências e celebrações!Confira nossas outras oportunidades :)#LI-LN1 #LI-REMOTE#J-18808-Ljbffr
