Torne-se um Especialista em Machine Learning

Descrição da Vaga

Como Engenheiro de Machine Learning Sênior, esta é sua chance de se destacar em um projeto desafiador e dinâmico. Seu papel será crucial no desenvolvimento de modelos eficientes e sustentáveis para apoiar o crescimento de nossos clientes. Pipelines robustos: O trabalho envolve projetar, desenvolver e manter pipelines de dados e de machine learning robustos. Usando as melhores práticas em engenharia de software, você garantirá performances otimizadas e eficientes.

Colaboração estratégica: Em colaboração com cientistas de dados, você transformará protótipos de modelos em soluções sólidas prontas para produção. Isso requer ajustes na arquitetura e nos workflows, sempre focando na escalabilidade.

Ambientes de desenvolvimento: A manutenção de ambientes de desenvolvimento e produção será essencial, especialmente na configuração de clusters e infraestrutura de armazenamento na Google Cloud Platform (GCP).

Pipelines de CI/CD e MLOps: Você estará à frente na construção e gestão de pipelines de CI/CD e MLOps, integrando ferramentas como Dockers, Airflow, Kubeflow e Vertex AI.

Monitoramento contínuo: Terá o desafio de monitorar continuamente o desempenho dos modelos em produção, assegurando resiliência e estabilidade através de sistemas de logging e alertas.

A Cadastra busca por alguém com sólidos conhecimentos em Python e SQL, e prática em programação orientada a objetos. O domínio de ferramentas como Git e experiências com serviços de cloud (principalmente GCP) são essenciais.

Benefícios

• Salário competitivo
• Trabalho remoto
• Oportunidade de crescimento profissional

Dicas de Aplicação

Para se destacar nesta oportunidade, é crucial demonstrar a habilidade em lidar com projetos complexos envolvendo machine learning. Destaque sua experiência com a criação e manutenção de pipelines de dados e aprendizado.

Diferencie-se com suas habilidades em programação: Ter um portfólio robusto em Python e SQL será incrível! Mostre projetos anteriores onde aplicou práticas de programação orientada a objetos.

Conhecimento em Cloud é chave: A familiaridade com plataformas de cloud, especialmente a GCP, é um grande diferencial. Mostre suas experiências trabalhando com ferramentas de cloud.

Demonstre sua capacidade de adaptação: Este cargo exige autonomia e proatividade. Cite experiências passadas onde teve que pensar de maneira criativa para resolver problemas complexos.

Dicas para Entrevista

Prepare-se para conversar sobre suas experiências anteriores com machine learning em produção. Seja direto ao falar sobre como você integra e mantém pipelines de dados.

Explique projetos de otimização de algoritmos: Traga exemplos concretos onde você implementou, testou e otimizou modelos de machine learning para aumentar a eficiência.

Foco em ferramentas tecnológicas: Questões sobre ferramentas como Docker, Kubernetes ou Airflow são comuns. Se familiarize com suas funções e compartilhe experiências de uso real.

Discuta seu entendimento de negócios: Ademais das habilidades técnicas, a capacidade de entender processos de negócios é crucial. Mostre seu interesse em se aprofundar nas necessidades do cliente.