Requisitos e qualificações 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