Engenheiro de Dados, Machine Learning

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Faculdade UNIGUAÇU

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201 - 500 employees

Founded 1999

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Education

Faculdade UNIGUAÇU is a Brazilian higher-education institution that offers undergraduate, postgraduate, extension and distance-learning programs across multiple campuses and regional poles. The college provides more than 30 degree and postgraduate programs (including fields such as administration, engineering, health sciences, veterinary medicine, education, and technology), extensive laboratory and campus facilities — including an engineering center, sports center, and veterinary hospital — and serves a large alumni base with a focus on accessibility, community engagement and professional development.

📋 Description

• Atuar como referência técnica na arquitetura de dados e inteligência artificial da UniScale. • Projetar, desenvolver e evoluir a infraestrutura que sustenta as soluções baseadas em dados e IA. • Estruturar pipelines de dados, desenvolver modelos proprietários de Machine Learning. • Implementar práticas de MLOps, garantir a governança e a qualidade dos dados. • Disponibilizar serviços escaláveis que suportem produtos inteligentes. • Atuar como mentor técnico da equipe. • Promover a evolução das práticas de engenharia, inovação e desenvolvimento orientado por Inteligência Artificial.

🎯 Requirements

• Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou áreas correlatas. • Experiência sólida em Engenharia de Dados. • Domínio avançado de Python. • Experiência em modelagem e administração de bancos de dados SQL e NoSQL. • Conhecimento em bancos vetoriais e bancos de grafos. • Experiência com frameworks de Machine Learning, como Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. • Experiência no desenvolvimento, treinamento, implantação e monitoramento de modelos de Machine Learning. • Desenvolvimento de APIs REST para disponibilização de modelos e serviços. • Conhecimento em práticas de MLOps, incluindo versionamento, CI/CD para IA e monitoramento de modelos. • Experiência com ferramentas de orquestração de fluxos de IA, como N8N, Flowise ou similares. • Vivência com ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por Inteligência Artificial. • Experiência em ambientes Cloud (AWS, Azure, GCP ou similares). • Conhecimento em Docker e Kubernetes. • Experiência com arquitetura baseada em microsserviços. • Conhecimento em sistemas de mensageria, como Kafka, RabbitMQ, Redis Streams ou equivalentes.