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Novembro 27

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Leega

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API • Artificial Intelligence • Cloud Solutions

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

🔌 API

🤖 Inteligência Artificial

Descrição

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para coletar, processar e transformar dados brutos em formatos prontos para uso em modelos de aprendizado de máquina; • Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do ML; • Implementar pipelines de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua) para automação de testes, validação e implantação de modelos de ML; • Automatizar processos de treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos; • Configurar e gerenciar a infraestrutura necessária para suportar o ciclo de vida do ML, incluindo ambientes de desenvolvimento, teste e produção; • Utilizar ferramentas de gerenciamento de contêineres como Docker e Kubernetes para escalar e orquestrar modelos de ML; • Monitorar o desempenho dos modelos em produção e implementar alertas e métricas para identificar e resolver problemas; • Realizar manutenção regular dos modelos para garantir que permaneçam atualizados e eficazes; • Trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e outros stakeholders para entender os requisitos do projeto e garantir a entrega eficaz de soluções de ML; • Facilitar a comunicação e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações para garantir uma integração perfeita; • Implementar práticas de gerenciamento de dados, incluindo governança de dados, segurança e conformidade com regulamentações (como GDPR e LGPD); • Garantir a proteção dos dados sensíveis e confidenciais ao longo do ciclo de vida do ML; • Identificar gargalos e otimizar o desempenho dos pipelines de dados e dos modelos de ML; • Utilizar técnicas avançadas de otimização para melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais; • Implementar novas ferramentas que possam melhorar os processos e a eficiência operacional; • Documentar todos os processos, procedimentos e configurações de infraestrutura relacionados aos pipelines de MLOps; • Estabelecer e promover as melhores práticas para desenvolvimento, implantação e operação de modelos de ML em escala; • Manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em MLOps e engenharia de dados; • Fornecer orientação e suporte técnico para membros juniores da equipe; • Assumir um papel de liderança em projetos críticos e ajudar a definir a direção estratégica para a equipe de MLOps

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou áreas correlatas. Pós-graduação ou certificações em áreas relevantes são desejáveis. • Mínimo de 7 anos de experiência profissional na área de tecnologia da informação, com pelo menos 5 anos dedicados especificamente à engenharia de dados, MLOps ou ciência de dados. • Domínio de Python e R; conhecimento em Redshift é desejável; • Experiência com modelagem estatística, validação de tendências, scores, relevância, detecção de fraude, análise de riscos, monitoramento de performance e resultado, manipulação de bancos de dados e otimização de algoritmos; desenvolvimento de algoritmos de machine learning.

🏖️ Benefícios

• Modelo de atuação: Home office integral (Full Home Office)