Empresa: DM
Além disso, é interessante que você tenha 🤙 • SQL intermediário (joins, funções de agregação, CTEs, subqueries); • Organização intermediária de códigos via ferramentas de versionamento; • Python intermediário (numpy, pandas, seaborn, etc); • Conhecimento básico de Cloud; • Conhecimento básico em processamento paralelo (pyspark); • Noções de ferramentas de BI; • Conhecimento básico de indicadores de avaliação de inferência de modelos (comparar distribuições e avaliar divergências); • Noções de engenharia de dados. Sobre a empresa: A missão 💼 Garantir o funcionamento confiável dos pipelines, apoiar deploys e implementar automações e padrões que aumentem a eficiência e qualidade das soluções de ML. O seu desafio será 🚀 • Criar e manter pipelines de treinamento e inferência; • Automatizar rotinas de checagem, validação e monitoramento técnico; • Contribuir para a definição e manutenção de templates de repositórios, estrutura de pastas e padrões de projeto; • Organizar e padronizar ambientes, buckets, tabelas e camadas de dados; • Criar scripts utilitários e pequenas funções compartilhadas pelo time; • Manter organização de artefatos (modelos, datasets, jobs); • Documentar processos operacionais e boas práticas; • Auxiliar times de Data Science no uso correto da plataforma cloud; • Boa comunicação técnica, conseguindo explicar problemas e soluções; • Proatividade em buscar melhorias e apontar inconsistências. Antes de tudo, você precisa se identificar com nosso propósito que é valorizar as pessoas para que cada uma construa a sua própria história.