Resumo: Esta função envolve projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção, utilizando Python, MLOps e plataformas em nuvem para entregar soluções de dados impactantes e atuar como consultor estratégico. Pontos principais: 1. Projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção e estruturas de MLOps. 2. Atuar como consultor de confiança, moldando roteiros estratégicos e elevando o perfil da Ciência de Dados. 3. Colaborar com partes interessadas para traduzir problemas de dados em soluções. **Sobre a função** Nesta função, você trabalhará no projeto e na implementação da implantação de modelos em produção, garantindo pipelines robustos e sustentáveis. Você colaborará de perto com partes interessadas, construindo relacionamentos sólidos para compreender seus desafios e traduzir problemas complexos de dados em soluções práticas e impactantes. Buscamos alguém com forte expertise em Python, aprendizado de máquina e MLOps, capaz de combinar rigor técnico com uma mentalidade consultiva. Você atuará como consultor de confiança, identificando oportunidades nas quais a ciência de dados pode agregar valor, moldando roteiros estratégicos e elevando o perfil da Ciência de Dados na organização como um todo. Esta função combina implementação prática, excelência operacional e colaboração estratégica para entregar resultados empresariais mensuráveis.**Habilidades e experiência*** Conhecimento aprofundado da linguagem Python * Compreensão prática de estruturas de MLOps e DevOps * Uso diário do GitHub, incluindo controle de versão, colaboração, testes e CI/CD * Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal, com capacidade comprovada de transmitir ideias técnicas e estatísticas complexas de forma eficaz a não especialistas * Experiência em plataformas em nuvem, como Azure, AWS e Databricks **O que você fará*** Colaborar de perto com partes interessadas-chave * Refatorar e otimizar código Python existente para melhorar desempenho, legibilidade e manutenibilidade * Projetar e implementar novo código de projetos e estruturas de MLOps para a implantação de modelos em produção * Capacitar a organização sobre o que é Ciência de Dados e aumentar a visibilidade da equipe de Ciência de Dados * Parceria com equipes de clientes para identificar oportunidades nas quais a ciência de dados possa agregar valor, ajudando a gerar demanda e a moldar um roteiro para trabalhos futuros * Monitorar pipelines de produção existentes, resolvendo eventuais problemas de forma oportuna para garantir operação contínua e ininterrupta