Engenheiro de Machine Learning - 100% remoto - Com Certificação Professional ML da Google Cloud

Vaga: Engenheiro de Machine Learning (ML) – Certificação Professional Google Cloud (GCP)
Resumo do Cargo:
O Engenheiro de Machine Learning (ML) é responsável por projetar, desenvolver, implementar e otimizar pipelines de ML em ambientes escaláveis na nuvem. O profissional utiliza ferramentas do Google Cloud Platform (GCP) para construir modelos de aprendizado de máquina, gerenciar dados e operacionalizar soluções de IA garantindo desempenho, confiabilidade e governança dos modelos.
Responsabilidades Principais:
Desenvolvimento de Modelos de ML: Projetar, treinar, avaliar e otimizar modelos de machine learning utilizando TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, entre outros.
Pipeline de Dados e ML: Criar pipelines de processamento e inferência de ML escaláveis com Vertex AI, Dataflow, BigQuery ML, Kubeflow Pipelines e AI Platform.
Engenharia de Dados: Coletar, limpar e transformar dados utilizando BigQuery, Dataflow (Apache Beam), Cloud Storage, Dataproc (Spark) e Data Studio.
Otimização e Implementação: Implantar modelos em produção utilizando Vertex AI Endpoints, TF Serving, Docker e Kubernetes, garantindo monitoramento, segurança e governança.
MLOps: Automatizar o ciclo de vida de ML com CI/CD, Cloud Build, Terraform, e ferramentas de versionamento como MLflow, DVC ou TFX.
Monitoramento e Manutenção: Garantir a confiabilidade dos modelos com técnicas de drift detection, explainability e bias mitigation.
Colaboração com Equipes de Dados: Trabalhar em conjunto com cientistas de dados, engenheiros de software e arquitetos de nuvem para integrar modelos em aplicações empresariais.
Segurança e Conformidade: Assegurar a conformidade com diretrizes de segurança, privacidade e ética em IA.
Requisitos Obrigatórios:
Certificação Professional Machine Learning Engineer - Google Cloud.
Experiência com frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost.
Conhecimento avançado em Python e SQL.
Experiência com Google Cloud AI & Data Services (Vertex AI, BigQuery ML, AutoML, Dataflow, Dataproc, AI Platform).
Prática em MLOps e deployment de modelos escaláveis.
Experiência com pipelines de dados e processamento distribuído (Spark, Beam).
Familiaridade com conceitos de Explainable AI, fairness e mitigação de bias.