Desenvolver e otimizar pipelines de dados e de machine learning, desde ingestão, pré-processamento, treinamento, deploy até monitoramento e re-treino automático. Especificar e implementar estratégia de arquitetura de dados (Data Lakes, Data Warehouses, feature stores), com foco em padronização, governança e compliance (LGPD). Projetar pipelines distribuídos e paralelos utilizando PySpark, Dask ou frameworks equivalentes. Gerenciar soluções de observabilidade e monitoramento (logging estruturado, métricas e dashboards no Prometheus, Grafana, ELK e OpenTelemetry). Estruturar pipelines de CI/CD para dados e modelos (integração e entrega contínua), garantindo versionamento, rastreabilidade e monitoramento de drift. Colaborar na seleção e padronização de ferramentas de orquestração, versionamento e observabilidade. Apoiar equipes de ciência de dados e analytics na produção de modelos de ML, integrando frameworks distribuídos (Horovod, DDP, Spark MLlib).Formação Acadêmica:Não informadoSalário:A combinarCargo:Analista de banco de dadosEmpresa:Instituto de pesquisas eldoradoPesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturaisRamo:Pesquisas (ED)