Data Science | Machine Learning | Senior (Remoto)
AI开发工程限定地区（需当地身份）与中国几乎无重叠，需长期倒时差
公司Invillia
薪资未公开
工作地点Brazil
地域资格限定地区（需当地身份）
时区要求与中国几乎无重叠，需长期倒时差
用工类型Full Time
发布时间今天
数据来源Himalayas
注意地域限制：该职位明确限定在 Brazil 招聘。如果你是位于中国大陆的求职者，通常需要当地工作身份才能投递，或需与雇主确认是否接受独立合同（Contractor）形式合作。
作息提示：与中国几乎无重叠，需长期倒时差。
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- 提供新功能技术解决方案，并支持现有功能；· 设计和详细的机器学习和数据解决方案以满足业务需求；·开发预测模型和机器学习算法来解决复杂的商业问题；·从概念到验证模型进行数据探索，准备和分析活动；·解释结果和总体见解以关注对业务可衡量的影响；· 发展和定义作为主要商业问题，创造能够回答的数据集团；· 实施，调整和优化基于流媒体和分布式处理的数据平台和解决方案；· 使用 AWS Analytics 和机器学习服务进行设计，开发和运行解决方案；• 根据项目需求应用监督性学习技术；· 用实验工具，版本和模型监测来确保交付质量。· 程序逻辑能力；· 设计和细节化的经验；· 实践经验；Python · 机器学习中的实践经历；· 经验与 AWS Analytics e Machine Learning 服务，如亚马逊 Kinesis,AWS Glue,Amazon Redshift,Amazon EMR,Amazon Athena 和 Amazon SageMaker; · 实践的体验在实施数据平台；· 应用解决方案的性能调整使用 Kinesis ,Kafka,Spark e/or Storm; · 使用设计，开发和运营的经验。· 经验与其他工具，如 TensorFlow,PyTorch,Skit-learn,Flink,Spark,Sqoop,Flume,Kafka 和亚马逊 Kinesis; ·知识在图书馆和数据科学工具中，如 Skit-Learn,XGBoost,LightGBM,统计模型，SciPy,Jupyter,Databricks eMLflow. ·能力以实现动态环境的弹性；· 管理依赖和时代之间的关系。原始发现在喜马拉雅山。
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- Prover soluções técnicas para novas funcionalidades e realizar suporte às funcionalidades já existentes;
- Desenhar e detalhar soluções de machine learning e dados para atender às necessidades do negócio;
- Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas complexos de negócio;
- Conduzir atividades de exploração, preparação e análise de dados, desde a concepção até a validação dos modelos;
- Interpretar resultados e gerar insights com foco em impacto mensurável para o negócio;
- Desenvolver e definir as principais perguntas de negócio e criar conjuntos de dados capazes de respondê-las;
- Implementar, ajustar e otimizar plataformas de dados e soluções baseadas em streaming e processamento distribuído;
- Atuar no design, desenvolvimento e operação de soluções utilizando serviços AWS Analytics e Machine Learning;
- Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e deep learning conforme a necessidade dos projetos;
- Utilizar ferramentas de experimentação, versionamento e monitoramento de modelos para garantir a qualidade das entregas.
- Habilidade em lógica de programação;
- Experiência em desenho e detalhamento de soluções;
- Experiência prática com Python;
- Experiência prática em aprendizado de máquina (Machine Learning);
- Conhecimento em processamento de linguagem natural (NLP) e/ou visão computacional;
- Experiência com serviços AWS Analytics e Machine Learning, como Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR, Amazon Athena e Amazon SageMaker;
- Experiência em implementação de plataformas de dados;
- Vivência prática em implementação e ajuste de desempenho de soluções utilizando Kinesis, Kafka, Spark e/ou Storm;
- Experiência em design, desenvolvimento e operações utilizando Amazon Kinesis, Apache Kafka, Apache Spark, Amazon SageMaker, Amazon EMR, tecnologias NoSQL e soluções de terceiros;
- Experiência com uma ou mais ferramentas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Flink, Spark, Sqoop, Flume, Kafka e Amazon Kinesis;
- Conhecimento em bibliotecas e ferramentas para ciência de dados como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Statsmodels, SciPy, Jupyter, Databricks e MLflow;
- Capacidade de atuar com resiliência em ambientes dinâmicos;
- Habilidade para gestão de dependências e alinhamento entre times.
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