Qualificações:

• Preferencialmente 3 anos de experiência.
• Interesse na área da saúde;
• Experiência prática com ferramentas e plataformas MLOps, como Jenkins, Kubeflow, MLflow, Docker e Kubernetes;
• Domínio da linguagem Python bem como boas práticas de código limpo.
• Familiaridade com bancos de dados e sistemas de gerenciamento de dados;
• Conhecimento em infraestrutura de nuvem, como Google CloudAWS, Azure ou AWSGoogle Cloud;
• Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares e comunicar-se eficazmente com membros não técnicos.
• Inglês avançado (escrita e leitura);
• Experiência (acadêmica e/ou profissional) lidando com dados do setor de saúde;
• Algum conhecimento/experiência sobre HL7/FHIR.

Diferencial:

• Mestrado em Ciência da Computação, Matemática Computacional, Sistemas de Informação, Engenharia de Software, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.
• Implementar e sustentar fluxos de trabalho de MLOps e DevOps, garantindo a integração contínua e a entrega contínua (CI/CD) de modelos de ML;
• Implementar e otimizar pipelines de dados para treinamento e inferência de modelos;
• Monitorar, validar e garantir a integridade dos modelos em produção;
• Trabalhar em colaboração com cientistas de dados para otimizar o treinamento e a implantação de modelos;
• Desenvolver ferramentas e sistemas para rastrear o desempenho do modelo e alertar sobre degradações;
• Criar e manter documentação para soluções MLOps, garantindo boas práticas em todo o ciclo de vida do modelo;
• Trabalhar em colaboração com equipes não técnicas, especialmente do setor de saúde, para entender requisitos e implementar soluções de MLOps apropriadas;
• Auxiliar na tomada de decisões relativas à escalabilidade, robustez e segurança dos modelos em produção.