Opportunity Description
- Superior Completo (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou afins)
- Domínio avançado de Python (pandas, numpy, scikit-learn) e SQL.
- Experiência produtiva com Apache Spark / PySpark / Databricks / SparkML
- Vivência com AWS (S3, Glue, SageMaker, Lambda ou similares) em ambiente de dados em escala.
- Conhecimento sólido em MLflow: tracking, model registry, aliases champion/challenger, Unity Catalog, nested runs, custom metrics e artifacts.
- Experiência com Feature Store do Databricks (offline e online tables, Unity Catalog, point-in-time correctness, on-demand features e streaming features).
- Domínio de MLOps: ciclo dev/test/prod, Databricks Asset Bundles (DABs), model serving endpoints, testes (unit e integration) em notebooks, retraining automatizado com detecção de data drift e performance degradation.
- Inferência em batch, real-time e streaming (incluindo Delta Live Tables) e deploy de modelos em en...
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