Especialista em Engenharia de Machine Learning (Produtos Digitais) – Grupo Boticário – Home Office

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
Como Especialista de Engenharia de Machine Learning atuando na equipe de MLOps (Machine Learning Operations), você será um dos responsáveis pelo desenvolvimento de arquiteturas para soluções de Machine Learning do Grupo Boticário.

Isto envolve o estudo constante de novas tecnologias e ferramentas com o intuito de entregar soluções robustas e escaláveis seguindo padrões de mercado.

Além de desenhar e implementar arquiteturas, você terá a missão de disseminar estes conhecimentos para o time de Engenharia de Machine Learning, garantindo a aplicação de boas práticas, otimização do uso de recursos, controle de custos, observabilidade, rastreabilidade e segurança.

Entre as atividades que serão exercidas, estão:

Desenvolvimento de arquiteturas para soluções de Machine Learning baseados em Cloud.

Desenvolvimento de pipelines de ML automatizados.

Ser uma referência em MLOps para a empresa, manter padrões de qualidade corporativos.

Pesquisa e aprendizado de ferramentas emergentes, curiosidade é essencial.

Realização de treinamentos e workshops para disseminação de conhecimento.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
Sólido conhecimento em SQL e Python com aplicação de boas práticas de desenvolvimento;

Experiência profissional com ferramentas de controle de versão de código e colaboração. Ex: Github, GitLab.

Sólido conhecimento teórico em modelos de Machine Learning.

Experiência profissional com serviços de Cloud;

Experiência com uso de Containers / Docker;

Conhecimento do ciclo de vida de modelos de Machine Learning;

Construção de pipelines de CI/CD.

Construção de pipelines de dados / ML com ferramentas de mercado. Ex: Airflow, Kubeflow, Vertex AI.

Conhecimento em arquiteturas e workflows de desenvolvimento de soluções de Machine Learning em batch, conhecimento desejável em soluções de streaming e real-time;

Conhecimento da criação de APIs;

Desejável conhecimento em frameworks de processamento de dados distribuídos como Apache Spark e Apache Beam.

Formação ou conhecimento nas áreas de Machine Learning, Big Data ou sistemas computacionais;

Facilidade de aprender novas ferramentas e tecnologias.

Confortável em desenvolver novas maneiras de resolver problemas através de Machine Learning.