- Comercial
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Professional
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Service provider - legal entity
Description and Responsibilities
- Atua na aplicação de técnicas avançadas de análise e lógica, incluindo aprendizado de máquina, para interpretar eventos, automatizar decisões e ações.
- Atuar em áreas como desenvolvimento de modelos de IA, integração de sistemas de IA em aplicações empresariais, otimização de processos através de automação inteligente, implementação de aplicações de inteligência artificial, no processamento de dados massivos para treinamento de modelos de IA e na análise da qualidade de dados para identificação de vieses de treinamento e otimização de performance de modelos de IA.
- Análise e interpretação de grandes conjuntos de dados para identificar tendências e padrões.
- Atua também no processo de desenvolvimento de software ao criar algoritmos estatísticos e técnicas para identificar a probabilidade de resultados futuros a partir de dados históricos e implementar dashboards e indicadores, além de aplicar técnicas na preparação de dados brutos, na modelagem de repositórios de dados, na mineração de dados, implementação de processos de extração, transformação e carga de dados, na análise da qualidade de dados e na construção de modelos de aprendizado de máquina.
Requirements
CONHECIMENTOS TÉCNICOS (PROCESSOS E PRÁTICAS):
- Modelagem preditiva, algoritmos de machine learning e predição.
- Processos de ETL e Big Data.
- Experiência com plataformas em nuvem: Azure, AWS ou Google Cloud.
- Conhecimento em MLOps e MLSecOps.
- Containers e arquitetura Cloud Native.
- Otimização de desempenho em pipelines de ingestão de dados, incluindo:
- Análise de desempenho
- Profiling de dados
- Escalabilidade
- Princípios e práticas de desenvolvimento ágil de software.
- Visualização de dados e comunicação de resultados de forma clara e estratégica.
Bancos de Dados:
- Linguagens e Bibliotecas: Python, R, NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Jupyter.
- Relacionais: Microsoft SQL Server, PostgreSQL
- Não-relacionais: Redis, Elasticsearch, Cassandra
- Ferramentas de Big Data: Apache Spark, Hadoop.
- Visualização de Dados: Matplotlib, Seaborn.
- Versionamento de Código: Git, TFVC.
- Integração e Entrega Contínua (CI/CD): GitHub Actions, Azure Pipelines.
- Containers e Orquestração: Docker, Kubernetes.
- Testes: Testes funcionais, automatizados e avaliação de performance.
Benefits
Code: 114989
Registration Date: 2025-05-20
Updated on: 2025-06-09
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