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Requisitos:
• Python
• Apache Spark / PySpark
• SQL
• Construção de pipelines de ML em produção (treino, inferência e re-treino)
• APIs de inferência para modelos de Machine Learning
• CI/CD aplicado a projetos de dados e ML
• Monitoramento e observabilidade de modelos (dados, performance e drift)
• Versionamento de modelos e dados
• Feature Store e consistência entre treino e inferência
• Experiência com incidentes em produção e governança de sistemas de ML
• Inglês avançado
Desejáveis:
• MLflow, Docker, Kubernetes, Grafana, Prometheus
• Airflow / Prefect / Metaflow / Dask
• Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• Arquitetura Datalake/Lakehouse (Unity Catalog)
• Explainability e avaliação de modelos
• SAS Enterprise Guide
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