Engenheiro de machine learning

Experiência Sólida: Histórico comprovado na implementação de modelos de ML em ambiente de produção (nível sênior).

Domínio de GCP: Experiência profunda com o ecossistema Google Cloud, especialmente:

• Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Feature Store, Endpoint).
• BigQuery & BigQuery ML.
• Dataflow ou Dataproc para processamento de grandes volumes de dados.
• Cloud Storage e Artifact Registry.

Linguagens e Frameworks: Fluência em Python e domínio de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn.

Engenharia de Software: Experiência com Docker, Kubernetes (GKE) e ferramentas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI ou Cloud Build).

Bancos de Dados: Conhecimento avançado em SQL e familiaridade com bancos NoSQL.

MLOps: Sólidos conhecimentos em monitoramento de modelos (drift detection) e versionamento de dados (DVC) e modelos (MLflow).

Arquitetura de Sistemas de ML: Desenvolver e implementar arquiteturas...

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