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Capgemini
ARRISE
Cientista de Dados - RecSys
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PythonSQLPostgreSQLAWSGCPDocker
Tradução automática. Consulte o original.
O QUE VOCÊ FARÁ *
- Projetar, implementar e otimizar pipelines de recomendação ponta a ponta, desde a ingestão de dados até a inferência do modelo. *
- Construir e manter pipelines de ETL escaláveis para suportar fluxos de dados confiáveis e eficientes. *
- Desenvolver, avaliar e melhorar continuamente modelos de ML para sistemas de recomendação. *
- Pesquisar, prototipar e implementar abordagens de ponta (SOTA) para melhorar a qualidade da recomendação e impulsionar métricas chave de negócios. *
- Escalar e otimizar pipelines de dados e modelos para lidar com grandes volumes de dados e necessidades de processamento em tempo real ou em lote. *
- Integrar dados multimodais (por exemplo, sinais comportamentais, transacionais e contextuais) de vários sistemas em modelos de recomendação. *
- Garantir a robustez e a estabilidade dos pipelines implementando testes unitários e de integração em fluxos de trabalho de dados, modelagem e implantação. *
- Monitorar e manter o desempenho do sistema ponta a ponta, incluindo pipelines de dados, qualidade do modelo e impacto downstream. *
- Projetar e analisar testes A/B para avaliar o desempenho do modelo e apoiar decisões de produto baseadas em dados. *
- Construir dashboards e ferramentas de observabilidade para rastrear métricas de modelo, saúde do sistema e KPIs de negócios. *
- Colaborar estreitamente com Engenheiros de Dados, Engenheiros de Software e stakeholders para entregar soluções escaláveis e prontas para produção.
O QUE VOCÊ TRAZ *
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada *
- Forte experiência em Python com uso recente em produção, incluindo trabalho prático com bibliotecas e frameworks de ciência de dados e machine learning (por exemplo, Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, …) *
- Experiência na construção e implantação de sistemas de machine learning ponta a ponta em plataformas de IA em nuvem (Azure, GCP ou AWS), desde pipelines de ETL até implantação e monitoramento, incluindo versionamento de modelos e rastreamento de experimentos, suportando fluxos de trabalho em lote ou em tempo real. *
- Forte compreensão de sistemas de recomendação baseados em deep learning para previsão do próximo item e arquiteturas NLP análogas que modelam padrões sequenciais e contexto *
- Experiência comprovada na construção de pipelines eficientes de transformação de dados para cargas de trabalho transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP), com forte conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL (por exemplo, PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra) *
- Experiência com testes unitários e de integração (por exemplo, Pytest), pipelines de CI/CD e containerização baseada em Docker.
O QUE TE DIFERENCIA *
- Experiência na construção de sistemas de recomendação em larga escala (por exemplo, geração de candidatos, ranqueamento, recuperação, personalização). *
- Histórico de publicações em deep learning em conferências ou periódicos relevantes. *
- Experiência com Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow. *
- Experiência em projetar e analisar testes A/B, com sólida compreensão das métricas de avaliação relevantes. *
- Experiência em projetar e implementar pipelines orientados a metadados para escalar sistemas automatizados de teste A/B. *
- Experiência no desenvolvimento de modelos multimodais que integram múltiplos tipos de dados (por exemplo, texto, imagens, áudio). *
- Experiência na aplicação de modelos baseados em transformer ou modelos de linguagem grandes (LLMs) em tarefas de recomendação ou personalização. *
- Experiência com treinamento distribuído, incluindo paralelismo de dados e paralelismo de modelo. *
- Experiência com processamento de dados distribuído e tecnologias de big data (por exemplo, Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).
SOBRE NÓS
ARRISE é líder global em desenvolvimento de software e serviços para a indústria de iGaming, reunindo mais de 2,500 profissionais atuando em mais de 12 locais em todo o mundo.
Do conceito à entrega, combinamos expertise técnica, criatividade e conhecimento da indústria para desenvolver produtos, plataformas e serviços que moldam as experiências dos jogadores e apoiam algumas das principais marcas do setor.
Somos mais conhecidos pelo trabalho que entregamos para a Pragmatic Play, criando e apoiando tecnologia, produtos e serviços especializados apreciados por milhões de jogadores em todo o mundo.
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