Habilidades

• Python
• Tensorflow
• PyTorch
• Scikit-Learn
• Docker
• Kubernetes
• AWS
• Google Cloud Platform (GCp)

Requisitos

• 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.

Diferenciais

• 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.

Benefícios

• 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.