Cientista de Dados Sênior | Machine Learning & Databricks

Como Cientista de Dados Sênior, você atuará como referência técnica da squad de Data Science, liderando iniciativas relacionadas à arquitetura, governança e industrialização de modelos de Machine Learning em Azure Databricks. Sua atuação será fundamental para garantir a evolução das práticas de Data Science e MLOps, promovendo escalabilidade, governança, rastreabilidade e geração de valor para o negócio por meio da inteligência artificial.

Faça parte de uma equipe que está construindo o futuro da inteligência artificial e analytics. Trabalhe com tecnologias de ponta, ambientes escaláveis e desafios que impulsionam inovação em grandes organizações. Together we do what matters . Saiba mais sobre alguns dos nossos benefícios: Vale refeição ou alimentação Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior) Convênio médico e odontológico Certificações e treinamentos Seguro de vida Previdência privada Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães Participação nos resultados da empresa Wellhub Auxílio creche Mentoria de carreira Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário) Sessões de bem-estar Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível Responsabilidades Liderar tecnicamente a migração de iniciativas de Machine Learning para Azure Databricks; Definir arquiteturas de ML utilizando MLflow, Feature Store e Model Serving; Estruturar processos de versionamento e rastreabilidade de modelos; Projetar pipelines de treinamento, validação, deploy e inferência; Definir e implementar práticas de MLOps e governança de modelos; Liderar a migração de pipelines batch e near real-time; Estruturar e governar ambientes de Feature Store; Apoiar a industrialização e operacionalização de modelos de Machine Learning; Garantir performance, escalabilidade e reprodutibilidade dos modelos; Apoiar definições de SLA, latência e monitoramento; Atuar como liderança técnica da squad de Data Science; Colaborar com equipes de Engenharia de Dados, Arquitetura e áreas de negócio.

Habilidades e experiências Requisitos obrigatórios Experiência sólida com Machine Learning em produção; Experiência com Azure Databricks Machine Learning; Forte domínio de MLflow; Experiência com Feature Store; Domínio de Python e bibliotecas de Machine Learning; Experiência com pipelines de treinamento, validação e inferência; Conhecimento em MLOps, CI/CD e monitoramento de modelos; Experiência em model serving batch e real-time; Conhecimento de arquiteturas Lakehouse; Experiência com Git e práticas DevOps; Diferenciais Experiência com Databricks Model Serving e AutoML; Conhecimento em monitoramento de modelos e detecção de data drift; Vivência com Responsible AI e governança de modelos; Experiência com frameworks avançados de MLOps; Atuação em projetos do setor financeiro; Experiência com ambientes regulados e de alta criticidade.