Responsabilidades e atribuições
- Estudar e transformar projetos de ciência de dados em modelos de machine learning eficientes
- Realizar o desenvolvimento e melhoria do pipeline de modelos (desenvolvimento, deploy e monitoramento)
- Desenvolver pesquisa e implementação de algoritmos e ferramentas de machine learning.
- Auxiliar e Desenvolver melhorias contínuas de notebooks/códigos e trabalhos existentes, com grande quantidade de dados reais, visando melhorar seus desempenhos.
- Atuar e validar a pesquisa e seleção de dados adequados para modelos, bem como melhores métodos para representação de dados.
- Pesquisar e desenvolver o desenho, desenvolvimento, testes e deploy de algoritmos de otimização, deep learning e rôbos (IA)
- Desenvolver e Validar controle e monitoramento de algoritmos e modelos em produção.
- Realizar e Validar estudos e análises, buscando compreender os diversos aspectos da ciência de dados. Conhecimento em Docker.
Requisitos e qualificações
- Experiência avançada no ecossistema Vertex AI para gerenciamento do ciclo de vida de ML (Vertex Pipelines, Vertex Model Registry, Vertex Feature Store).
- Sólido conhecimento no ecossistema de dados GCP para engenharia de features e processamento distribuído.
- Engenharia de ML e Práticas de Código:
- Domínio em Python (conhecimentos em R e PySpark/Spark são altamente desejáveis).
- Profundo entendimento prático de TensorFlow e frameworks modernos de Machine Learning.
- Sólido conhecimento na criação/entendimento de modelos Estatísticos, Matemáticos e algoritmos de Machine Learning.
- Experiência em conteinerização com Docker e orquestração de microsserviços com Kubernetes.
- Experiência no desenvolvimento de APIs REST e uso de ferramentas de CI/CD (ex: Jenkins, Git).
- Familiaridade com ferramentas de rastreamento de experimentos (como MLflow ou Vertex AI Experiments).
- Bancos de Dados:
- Domínio em consultas SQL e vivência com bancos de dados NoSQL (como MongoDB).
- Cultura e Idiomas:
- Experiência prática trabalhando com metodologias Ágeis (Agile).
- Inglês Avançado (leitura, escrita e conversação técnica).
Chamamos de BRQ Way o nosso jeito de cuidar das pessoas, com iniciativas de carreira e desenvolvimento, saúde e bem-estar, e comunicação e conexão. Trabalhamos com flexibilidade de acordo com o contexto do projeto (anywhere office, híbrido ou presencial) e investimos em desenvolvimento contínuo com BRQ Academy, mentoria, incentivo a certificações e programas de idiomas, entre outras frentes.
Diversidade, inclusão e liberdade fazem parte do nosso dia a dia. Incentivamos a candidatura de pessoas com perfis, trajetórias e realidades diversas, além de contarmos com oportunidades afirmativas para pessoas com deficiência e mulheres. Também temos três Grupos de Afinidade, chamados de Roars, que criam espaços de troca e impulsionam iniciativas inclusivas na empresa. https://www.brq.com/carreiras/
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