Engenheiro de Machine Learning PL

Curitiba Hybrid

Com mais de 40 anos de história, somos pioneiros e especialistas no segmento de empréstimos consignados. E também, em investimentos de renda fixa e variável com o Paraná Banco Investimentos.

Oferecemos empréstimos com segurança e transparência para quem deseja quitar dívidas maiores, investir em algo ou realizar um sonho. Com o propósito transformar soluções financeiras em sorrisos!

E o que nos torna especiais?

  • Somos apaixonados pelo sorriso: Buscamos as melhores experiências para os nossos clientes, valorizamos as pessoas e somos apaixonados pela empresa.
  • Somos inovadores e buscamos simplicidade: Testamos, aprendemos e pensamos sempre em melhorias contínuas.
  • Somos flexíveis e promovemos mudanças: Cultivamos a adaptabilidade como virtude, incentivando e promovendo constantes transformações para alcançar o melhor de cada jornada.
  • Somos guiados por dados: Os nossos objetivos são claros, se não podemos medir, não podemos fazer. Somos direcionados pela eficiência e aproveitamos ao máximo os recursos disponíveis.

Nossas vagas são destinadas à todas as pessoas! Sem distinção de gênero, raça, cor, idade, orientação sexual ou etnia.

 

Requirements

Como será o seu dia a dia?

  • Apoiar os Cientistas de Dados no desenvolvimento dos modelos de Machine Learning, ao longo das diversas etapas do ciclo de vida do modelo como discovery, monitoramento e serving.
  • Desenvolver consultas SQL e programas Python para captura e tratamento de dados.
  • Desenvolver funções e notebooks utilizando SQL e Python, aplicando lógica de programação e conceitos de orientação a objetos.
  • Desenvolver, manter e aprimorar o pipeline de deploy dos modelos..
  • Garantir a integração, segurança e integridade dos dados utilizados no desenvolvimento de features.
  • Desenvolver soluções robustas, escalavéis e de forma que executem os modelos corretamente, aderentes a arquitetura corporativa, para que as demais áreas do banco possam consumir.
  • Executar testes unitários nos produtos de dados desenvolvidos antes do deploy em produção.
  • Documentar projetos de dados em que atua de forma clara e concisa

 

O que eu preciso saber?

  • SQL Intermediário (comandos DQL, DML e DDL).
  • Captura de dados em arquivos, APIs e sites (web scrapping)
  • Conhecimento de ETL.
  • Git (push, pull, branches, merge, pull request, resolução de conflitos de código, code review).
  • Lógica de programação
  • Python Intermediário: Orientação a objetos, criação de bibliotecas, decorators.
  • Spark.
  • Metodologias e técnicas de testes.
  • Containers (Docker).
  • Databricks
  • Airflow.
  • Excel (Funções matemáticas, criação de gráfico e tabelas dinâmicas).
  • Kafka / Event Hub.
  • Banco de dados relacionais (ex: SQL Server).
  • Banco de dados NOSQL (ex: MongoDB).
  • Azure DevOps.
  • MLFlow.
  • Estilos arquiteturais Intermediário (DW, DM, Data Lake e Lakehouse).
  • Cloud Computing: Azure

Vamos gostar se você tiver:

  • Certificações Databricks e/ou Azure

Modelo de trabalho:

Colaboradores com domicilio em Curitiba e região metropolitana: Híbrido.
Colaboradores de Call Center: Presencial
Colaboradores de outras localidades: Remoto.