May 10
• Nossa cultura • Nossos valores são a base para tudo que fazemos! Aqui na Unico, agimos sem fronteiras; impactamos sem rodeios; somos transparentes mesmo em situações difíceis; resilientes e adaptáveis para evoluir; fazemos a coisa certa do jeito certo e somos ousados ao liderar a construção do futuro. Nosso ambiente de trabalho é descontraído e colaborativo, cheio de oportunidades de aprendizado e possibilidades para você desenvolver sua carreira com autonomia e apoio de líderes e colegas.
• Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Engenharia, ou áreas afins. • Mínimo de 5 anos de experiência em desenvolvimento de soluções de aprendizado de máquina, incluindo a implementação de modelos em ambientes de produção. • Proficiência em Python e SQL e experiência com ferramentas de computação em nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP) • Domínio de frameworks de machine learning como TensorFlow e PyTorch e familiaridade com práticas de MLOps e construção de pipelines de dados escaláveis e robustos. • Habilidade para liderar e orientar equipes técnicas, comunicar conceitos técnicos complexos de forma eficaz para diferentes audiências e uma forte capacidade analítica para resolver problemas estratégicos.
• Colaborar com equipes multidisciplinares para identificar oportunidades de criação de utilizar dados para gerar insights e apoiar a resolução de problemas estratégicos. • Liderar e desenvolver soluções de apoio à decisão de ponta a ponta, incluindo concepção e criação de modelos de AI/ML, definição de esteiras de operações (MLops), integração com backend/frontend e construção de pipelines de dados escaláveis e robustos, envolvendo fontes de dados batch e streaming na nuvem (ELT). • Comunicar de forma clara as propostas de valor de novos produtos de dados, traduzindo conceitos para audiências técnicas e não técnicas e destacando seu impacto nos produtos e no negócio. • Fornecer orientação técnica e liderança para colegas menos experientes, seguindo melhores práticas e buscando sempre soluções simples e eficazes, reduzindo o esforço técnico geral e mantendo a qualidade adequada. • Estabelecer parceria estreita com a liderança e colegas para compartilhar conhecimento, melhores práticas e eliminar a duplicação de esforços.
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