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1 Vagas de Emprego para Engenheiro De Equipamentos Hospitalares em São Paulo/Sp – página 2
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Vaga para engenheiro machine learning na k-Lab digital, atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência com microsoft azure (a...
Vaga para engenheiro machine learning, com atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência com microsoft azure, azure databric...
Vaga para engenheiro machine learning, com atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência comprovada com microsoft azure, in...
Vaga para engenheiro machine learning, atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência com microsoft azure (azure databricks, ...
Vaga para engenheiro machine learning, atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência com microsoft azure (azure databricks, ...
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...
Técnico de engenharia clínica. Local de trabalho: são paulo, região do abc e interior de sp (regiões: hortolândia, sumaré e guaratinguetá). Horário: 44 horas semanais Salário e be...
Auxiliar técnico de engenharia clínica. Local de trabalho: sp capital e santos. Horário: 44 horas semanais Salário e benefícios: compatíveis com o mercado....
Supervisor de engenharia clínica. Local de trabalho: Litoral sul de sp....
Técnico de engenharia clínica sênior. Local de trabalho: São paulo, porém necessário ter disponibilidade para viagens constantes pelo brasil....
Estamos contratando técnicos de engenharia clínica. Local de trabalho: São paulo. Vaga para campo e hospital....
Vaga para técnico de engenharia clínica. Local de trabalho: Zona leste de são paulo. Horário: 44 horas semanais salário e compatíveis com o mercado disponibilidade para início im...
Supervisor(a) de engenharia clínica. Local de trabalho: Próximo ao metrô são judas - linha azul sp. Necessário possuir cnh categoria b....
Vaga para técnico de engenharia clínica em são paulo/sp. Verifique as descrições das outras vagas no site da empresa....
Vaga para técnico de engenharia clínica jr em são paulo/sp. Verifique as descrições das outras vagas no site da empresa....
A stefanini brasil busca um profissional apaixonado por tecnologia para atuar como engenheiro pleno em um ambiente que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria. Modalidade...
A stefanini brasil busca um profissional apaixonado por tecnologia para atuar como engenheiro pleno em um ambiente que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria. Modalidade...
Técnico de engenharia clínica para atuar em campo e fixo em hospital Local de trabalho: são paulo Horário: 44 horas semanais Salário e benefícios: compatíveis com o mercado Disponi...
Vaga para atuar em campo e fixo em hospital. Local de trabalho: são paulo Horário: 44 horas semanais Salário e benefícios: compatíveis com o mercado Disponibilidade para início im...
Vaga para auxiliar técnico com experiência em engenharia clínica em são paulo Horário: 44 horas semanais Salário e benefícios: compatíveis com o mercado. Disponibilidade para iníci...
Descrição Geral
Vaga para engenheiro machine learning na k-Lab digital, atuação 100% remota, contratação pj. Requisitos: Inglês avançado, python (avançado), sql, experiência com microsoft azure (azure databricks, azure data lake storage (adls), azure data factory (adf), azure devops, azure key vault, azure monitor), spark, delta lake, mlflow, unity catalog, databricks, terraform, azure devops, git, 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, certificações microsoft. Responsabilidades: desenvolver e manter o feature store, evoluir a arquitetura do feature store, desenhar e manter pipelines de dados, criar frameworks e sdks internos, gerenciar fluxos de ingress e egress de dados de modelos de ml, implementar boas práticas de mlops, colaborar com mles e cientistas de dados, monitorar e otimizar custos de infraestrutura.
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