Arquiteto de Dados

Atividades:

• Projetar arquiteturas de dados que suportam o ciclo completo de vida de machine learning incluindo coleta processamento treinamento implantao monitoramento e retreinamento de modelos.
• Estruturar pipelines de dados escalveis e eficientes para aquisio transformao e armazenamento de grandes volumes de dados em ambientes onpremise e na nuvem (Azure AWS Google Cloud).
• Desenvolver solues para integrao de modelos de machine learning em sistemas de produo utilizando prticas e ferramentas de MLOps como Kubeflow MLflow ou Vertex AI.
• Estratgias de versionamento de dados modelos e cdigo garantindo rastreabilidade e definio de governana em projetos de aprendizado de mquina.
• Automatizar processos de treinamento implantao e monitoramento de modelos com ferramentas de CI/CD e orquestrao de workflows como Jenkins Airflow ou Argo Workflows.
• Colaborar com equipes multidisciplinares para garantir a integrao entre engenharia de dados cincia de dados e TI alinhando solues tcnicas aos objetivos de negcio.
• Gerir uma infraestrutura de dados e machine learning garantindo escalabilidade segurana e alta disponibilidade das solues.
• Estabelecer boas prticas de governana de dados segurana e conformidade incluindo conformidade com LGPD e GDPR.
• Pesquisar e implementar tecnologias emergentes em MLOps para manter a Dadoteca na vanguarda do mercado de anlise de dados.

Requisitos:

• Formao superior em Cincia da Computao Engenharia Sistemas de Informao ou reas correlatas.
• Experincia consolidada em arquitetura de dados e operacionalizao de modelos de machine learning (MLOps).
• Conhecimento avanado em ferramentas de MLOps como MLflow Kubeflow TFX SageMaker ou Vertex AI.
• Proficincia em linguagens de programao como Python ou Scala com foco em engenharia de dados e aprendizado de mquina.
• Experincia com bancos de dados relacionais (PostgreSQL MySQL) e no relacionais (MongoDB Cassandra DynamoDB).
• Conhecimento em orquestrao de fluxos de trabalho (Apache Airflow Argo) e versionamento de cdigo com Git.
• Experincia em plataformas de nuvem (Azure AWS Google Cloud) e seus servios relacionados a dados e machine learning.
• Familiaridade com infraestrutura como cdigo (IaC) como Terraform ou CloudFormation.
• Noes slidas de segurana de dados governana e conformidade regulatria.

Competncias:

• Capacidade de alinhar solues tcnicas aos objetivos estratgicos da empresa e dos clientes.
• Habilidade para orientar equipes multidisciplinares e supervisionar implementaes complexas.
• Proatividade na automao de processos manuais e repetitivos promovendo eficincia operacional.
• Abordagem analtica para identificar desafios e propor solues inovadoras.
• Competncia para explicar conceitos tcnicos de maneira acessvel a pblicos no tcnicos.

Diferenciais:

• Certificaes em MLOps e nuvem como AWS Certified Machine Learning Google Cloud Professional Data Engineer ou Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
• Experincia com monitoramento de modelos em produo incluindo deriva de dados e modelos.
• Conhecimento em arquiteturas de microsservios e implementao de APIs para integrao de modelos.
• Experincia com Big Data e ferramentas como Apache Spark Databricks ou Hadoop.
• Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo como TensorFlow e PyTorch.

Conhea o Programa Dadoteca:

• Gympass
• Zenklub
• Bnus anual de renovao contratual
• Incentivo financeiro para curso de idiomas
• Incentivo financeiro para certificaes Microsoft Databricks GCP AWS
• Ifood benefcios