Consultor Pj: Machine Learning Engineer (Inicialmente, Projeto 10 Meses)

A Minerva Foods é líder na exportação de carne bovina na América do Sul e atua no segmento de carnes processadas, comercializando seus produtos em mais de 100 países. Além do Brasil, a Minerva Foods está presente na Argentina, Colômbia, Paraguai, Uruguai e Austrália. Nesse contexto, o time de business Analytics auxilia a empresa com soluções analíticas potencializando o resultado global. O consultor em machine learning engineer será responsável por auxiliar a produtização e soluções de modelagens estatísticas, aprendizado de máquina e modelos matemáticos em ambientes de nuvem ou interno. Deverá potencializar a força de desenvolvimento interno de MLOps com hands on e definir melhores práticas de implementação das soluções, bem como as ferramentas ideais para cada cenário proposto. Garantir o funcionamento dos modelos em produção é imprescindível para o momento da empresa pois os modelos tomam decisão no negócio. As soluções deverão ser organizadas e disciplinadas a ponto de gerar insight, retroalimentando novos modelos para melhor performance. O acompanhamento do desempenho dos modelos assim como a estabilidade das variáveis envolvidas é de grande importância e devem ser mantidas atualizadas de acordo com a frequência definida. Principais Atividades e Experiências Ser responsável por definir a arquitetura e tecnologias envolvidas na produtização dos modelos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos a serem implantados; Definir e orquestrar pipelines de MLOps, garantindo performance, escalabilidade das soluções; Ser a referência em técnica de MLops na área; Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de MLOps e outros stakeholders para garantir uma implementação eficiente dos modelos; Sólida experiência com ferramentas e abordagens de MLOps como Kubernetes, MLFlow, Spark, Git, entre outros; Domínio dos processos de conteinerização em Docker; Habilidades de desenvolvimento de software. Diferencial se tiver experiência com arquiteturas de microsserviços; Sólida experiência em ambientes Cloud e On premise; Domínio dos processos de Devops, especialmente conceitos de CI/CD. Pré-requisitos Experiência comprovada na área de MLOPs; Domínio de ambientes em Cloud - AWS/Azure e ambientes On Premise; Experiência com os Serviços SageMaker, EC2 e S3; Conhecimento avançado em Python; Experiência com o desenvolvimento e implementação de APIs. Esta vaga está aberta para pessoas com deficiência (PcD).