Para a execução de projetos de transformação digital, desenvolvendo ferramentas inovadoras para entregar a melhor experiência para os usuários da plataforma de uma grande empresa de telecomunicação. Entendemos que para essa evolução, é necessário o conhecimento em: • Entendimento básico sobre o ciclo de vida de modelos de Machine Learning (treinamento, implantação, monitoramento e retreino). • Oracle OCI, AWS, Azure ou GCP; • Docker e Kubernetes; • Dynatrace; • Jira; • Incidentes em produção e resolução de problemas críticos; • Terraform; • Jenkins, GitHub Actions. Diferencial: • MLOps como MLflow, Airflow ou similares; • Data Science; • Experiência com Python para Engenharia de Dados; Principais atividades: • Manter e otimizar a infraestrutura necessária para pipelines de Machine Learning em ambientes produtivos; • Garantir a alta disponibilidade, escalabilidade e segurança da infraestrutura em nuvem; • Monitorar e corrigir problemas em sistemas de modelos em produção, garantindo uma operação contínua e confiável; • Trabalhar com equipes multidisciplinares (Engenharia de ML, Data Science e DevOps) para operacionalizar soluções; • Responder rapidamente a incidentes críticos, garantindo a estabilidade do ambiente produtivo.

Número de vagas: 1

Tipo de contrato e Jornada: Efetivo – CLT - Período Integral

Área Profissional: Analista em Engenharia - Engenharia Civil