Experiência sólida em desenvolvimento de modelos de machine learning utilizando Python e bibliotecas como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn.

Conhecimento avançado em processamento de dados e pré-processamento de dados para modelos de machine learning.

Experiência em deploy de modelos de machine learning em produção, utilizando ferramentas como Flask, Docker e Kubernetes.

Familiaridade com plataformas de computação em nuvem, especialmente AWS ou Google Cloud Platform.

Experiência em integração de APIs e sistemas para alimentação e consumo de dados nos modelos de machine learning.

Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes ágeis, comunicando- se efetivamente e compartilhando conhecimento.

Conhecimento de arquiteturas de microserviços e padrões de design para aplicações distribuídas.

Experiência com ferramentas de automação de análise de código, como TensorFlow Extended (TFX) ou MLflow.

Familiaridade com técnicas de automação de infraestrutura, como CI/CD e Infra as Code.

Experiência em monitoramento e otimização de modelos de machine learning em produção.

Domínio de bancos de dados relacionais e não relacionais para armazenamento e processamento de dados.

Participação ativa no desenvolvimento de soluções tecnológicas de ponta para um mercado e crescimento.

Ambiente de trabalho colaborativo e inovador, onde suas contribuições são valorizadas.

Oportunidade de crescimento profissional junto com a startup.

Regime de trabalho home office flexível e dinâmico.