Data Science Specialist | Feature Store & ML Platform| Especialista (Remote)
Empresa: Compass UOL
Local: Remoto
Tipo de Vaga: Efetivo (CLT) | Remoto
| Tipo de Contrato | Efetivo (CLT) |
|---|---|
| Modalidade | Remoto |
| Localização | Remoto |
| Publicada em | 27/05/2026 |
Descrição da Vaga
Confira os detalhes desta oportunidade profissional. .
Principais
ResponsabilidadesLiderar o desenvolvimento e evolução das capacidades da Feature Store: data lineage, feature views, feature recommendation e novos motores de consulta;
Projetar e implementar tabelas Apache Iceberg com foco em performance de leitura, versionamento e evolução de schema;
Arquitetar e otimizar a camada de serving com Redis para features em tempo real com SLOs rigorosos de latência;
Integrar e otimizar Amazon EMR como motor de consulta e processamento em escala;
Definir e implementar pipelines de feature selection e transformação com rastreabilidade end-to-end;
Estabelecer padrões de qualidade, versionamento e governança de features para toda a plataforma;
Atuar como referência técnica para times de dados e ciência que consomem a Feature Store.
Requisitos para a VagaExpertise comprovada em engenharia de features em plataformas de ML corporativas (Feast, Tecton, Hopsworks ou equivalentes)Domínio avançado de Apache Spark / PySpark para processamento distribuído em escalaProfundo conhecimento de Apache Iceberg e arquiteturas lakehouse (comparativo com Delta Lake e Hudi)Expertise em Redis para feature serving em baixa latência, incluindo estratégias de cache invalidation e serialização eficienteExperiência sólida com AWS e seus serviços de dados em produção (S3, Glue, EMR, Redshift, Athena)Desejáveis:Domínio de data lineage e catálogos de metadados (DataHub, OpenMetadata, Marquez) em produção;
Experiência com Amazon EMR: configuração, otimização de clusters e tuning de jobs Spark;
Expertise em práticas de MLOps com foco em versionamento e rastreabilidade de artefatos de dados;
Atuação anterior em contexto financeiro com dados de alta cardinalidade, alta frequência e
requisitos regulatórios;
Conhecimento de ferramentas de qualidade de dados em escala (Great Expectations, Soda, dbt tests).
Como se Candidatar
- Acesse o link: Clique no botão “Candidatar-se” acima para acessar a vaga na plataforma Gupy.
- Crie seu Perfil: Se for seu primeiro acesso, crie uma conta com seus dados.
- Preencha as Informações: Complete as etapas solicitadas (currículo, testes, experiências).
- Acompanhe: Após finalizar, acompanhe o processo no seu painel de candidato.
Dica: Mantenha seu currículo sempre atualizado para aumentar suas chances!
Ver vaga no site oficial da empresa
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