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Vaga técnica em engenharia clínica. Faça parte do nosso time em lauro de freitas / ba. Atribuições: Realizar manutenção corretiva e preventiva. Testar, calibrar e certificar equi...
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Temos vagas para técnico engenharia clínica no hospital e clínica são gonçalo. Requisitos: - Curso técnico completo em eletrônica, eletrotécnica, mecatrônica ou equipamentos bioméd...
Temos vagas para técnico engenharia clínica. Requisitos: -Curso técnico completo em eletrônica, eletrotécnica, mecatrônica ou equipamentos biomédicos -Registro ativo no cft -Conhec...
Vaga para engenharia clínica, para atuar em l2 sul, para mais informações colocando no assunto engenharia clínica....
Procuramos supervisor de engenharia clínica para atuar em salvador. O candidato ideal deverá supervisionar e coordenar as atividades de manutenção e calibração de equipamentos médi...
Estamos contratando técnicos de engenharia clínica, para atuar em campo. Necessário cnh categoria b. Local de trabalho: são paulo - Capital. Horário: 44 horas semanais. Salário e b...
Empresa na área da saúde busca técnico em engenharia clínica. Requisitos: Curso técnico em eletroeletrônica especialização em engenharia clínica conhecimento intermediário em paco...
Tipo de vaga: efetivo clt Modalidade presencial Requisitos: Graduação em engenharia civil Registro no crea experiência comprovada em obras de construção civil (mais Conhecimentos ...
Vaga para início urgente! Técnico de engenharia clínica. Local de trabalho: Guaratinguetá horário: 44 horas semanais salário e compatíveis com o mercado disponibilidade para iníci...
Realizar manutenção preventiva, corretiva, e calibração de equipamentos médicos de média e alta complexidades, mais serviços inerantes a função. Vaga para marabá-Pa. currículo para...
Descrição Geral
Vaga para engenheiro machine learning com atuação 100% remota, com os seguintes requisitos: Requisitos técnicos: Inglês avançado. Linguagens: python (avançado), sql. Cloud: experiência comprovada com microsoft azure, incluindo: azure databricks azure data lake storage (adls) azure data factory (adf) azure devops (pipelines ci/cd, versionamento e automação) azure key vault, azure monitor. Frameworks e ferramentas de dados: spark, delta lake, mlflow, unity catalog, databricks. Infraestrutura como código (iac): terraform. Versionamento e colaboração: azure devops, git. Armazenamento e mensageria: event hubs, kafka, cosmos db, blob storage. Diferenciais: experiência com feature stores em produção. Conhecimento em arquiteturas data mesh / lakehouse. experiência com deploy de modelos em tempo real (apis, streaming, batch scoring). Certificações microsoft, como: azure data engineer associate (dp-203) azure ai engineer associate (ai-102) soft skills mentalidade de plataforma e automação foco em construir soluções reutilizáveis. Forte capacidade analítica e atenção a detalhes técnicos. Boa comunicação com equipes multidisciplinares (dados, ml e produto). Proatividade e ownership sobre a qualidade e confiabilidade dos sistemas. Capacidade de mensurar esforço de tarefas de maneira assertiva. Responsabilidades: Desenvolver e manter o feature store componente central da plataforma de ml do cliente, que armazena, serve e versiona features de machine learning. Evoluir a arquitetura do feature store, garantindo alta performance, escalabilidade e baixo acoplamento, com foco em ambientes baseados em azure. Desenhar, desenvolver e manter pipelines de dados (ingestão, transformação e disponibilização) usando databricks na azure. Criar frameworks e sdks internos para padronizar e simplificar o processo de criação de features e integrações entre times. Gerenciar fluxos de ingress e egress de dados de modelos de ml, assegurando governança, rastreabilidade e qualidade nas camadas bronze, silver e gold do unity catalog. Implementar boas práticas de mlops utilizando azure devops, mlflow e terraform (para iac). Colaborar com mles e cientistas de dados para garantir integração fluida entre pipelines de dados, feature store e modelos em produção. Monitorar e otimizar custos de infraestrutura, garantindo uso eficiente de recursos azure.
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