• Projetar, desenvolver e implementar pipelines de dados eficientes e escaláveis na nuvem, utilizando ferramentas como AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
• Colaborar com as equipes de vendas, pré-vendas e arquitetura para entender os requisitos de dados e fornecer soluções técnicas adequadas.
• Desenvolver e implementar modelos de IA para resolver problemas de negócios complexos, utilizando técnicas com IA generativas (GPT), ML e DL.
• Avaliar e otimizar o desempenho dos modelos de machine learning, garantindo a precisão e eficiência em diferentes cenários de uso.
• Trabalhar em estreita colaboração com os engenheiros de software para integrar modelos de machine learning em produtos e serviços existentes.
• Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes.

• Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Engenharia de Software, Estatística ou área relacionada;
• Experiência comprovada no desenvolvimento e implementação de pipelines de dados na nuvem, utilizando serviços como AWS Glue, Azure Data Factory ou Google Cloud Dataflow;
• Proficiência em linguagens de programação como Python ou Java;
• Sólidos conhecimentos em banco de dados, modelagem e SQL;
• Sólidos conhecimentos nos conceitos de machine learning, como aprendizado supervisionado, não supervisionado, aprendizado por reforço etc;
• Experiência com tecnologias de armazenamento e processamento de big data, como Hadoop, Spark etc;
• Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de trabalhar em equipe multidisciplinar;
• Capacidade de resolver problemas complexos de forma criativa e eficaz.

Diferenciais:

• Certificações em nuvem, como AWS Certified Solutions Architect, Microsoft Certified: Azure Solutions Architect, Google Professional Cloud Architect, etc;
• Experiência com contêineres e orquestração de contêineres, utilizando Kubernetes, Docker, etc;
• Conhecimento de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional;
• Experiência em implementação e monitoramento de sistemas de produção de machine learning.