Atuar como ML Engineer na industrialização do modelo central de uma plataforma de Voice of the Customer (VoC);
Transformar modelos desenvolvidos em notebooks em pipelines produtivos, escaláveis e parametrizados na AWS;
Estruturar o ciclo de MLOps, garantindo versionamento, reprodutibilidade e governança dos modelos;
Desenvolver pipelines de treinamento e inferência no SageMaker;
Validar estatisticamente a paridade de score entre o modelo atual e o modelo migrado para produção;
Atuar na evolução da plataforma de VoC, que integra dados de diferentes canais para geração de insights de negócio.
Experiência com Python em ambiente produtivo;
Experiência com PyTorch e desenvolvimento de modelos de Machine Learning;
Experiência com AWS SageMaker, incluindo Jobs, Pipelines, Model Registry e GPU;
Experiência com MLOps, versionamento e reprodutibilidade de modelos e experimentos;
Conhecimento em validação estatística e comparação de modelos.
Diferenciais: experiência com PyTorch Geometric e Graph Neural Networks (GNN), conhecimento em NetworkX, scikit-learn e FAISS, experiência com explicabilidade de modelos de Machine Learning.
