Cientista de Dados Sênior

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November 27

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Leega

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API • Artificial Intelligence • Cloud Solutions

Leega is a leading technology solutions provider in Latin America, specializing in data analytics and cloud solutions. As the first company in the region certified by Google Cloud for Data Analytics, Leega offers a range of services including application development, machine learning, and risk management analytics. The firm partners with major cloud services such as AWS and Microsoft Azure to help businesses enhance their data management and transition effectively to the cloud, ultimately driving digital transformation and innovation.

201 - 500 employees

Founded 2010

🔌 API

🤖 Artificial Intelligence

📋 Description

• 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

🎯 Requirements

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados ou áreas correlatas. Pós-graduação ou certificações em áreas relevantes são desejáveis. • A partir 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. • Python, R e desejável Redshift; • Experiência atuando com modelagem estatística, validação de tendências, scores, relevância, fraude, riscos, performance e resultado, manipulação de bancos de dados e otimização de algoritmos. Desenvolvimento de algoritmos de machine learning.

🏖️ Benefits

• Modelo de atuação: Full Home Office