PROF. MENTOR - Machine Learning Engineering

A FIAP é uma faculdade de tecnologia, inovação e negócios que tem como propósito fazer a diferença no mundo e no mercado da educação.
Somos change makers, acreditamos muito no poder transformador da tecnologia.

E aí, let's rock the future?

Estamos em busca de um(a) Professor(a) Mentor(a)  para atuar no suporte e acompanhamento pedagógico dos alunos na FASE 3 do curso de Pós-Graduação em Machine Learning Engineering. O mentor terá um papel ativo na jornada de aprendizagem dos estudantes, promovendo a troca de conhecimento e contribuindo com experiências práticas do mercado.

Descrição das atividades:

• Responder às dúvidas dos alunos postadas na comunidade online do curso.
• Realizar mentorias ao vivo (lives) com os alunos para esclarecimento de dúvidas relacionadas ao conteúdo das disciplinas.
• Atuar como co-host em lives com convidados, contribuindo com perguntas e auxiliando na mediação para garantir a interação com os alunos.
• Elaborar exercícios práticos para serem desenvolvidos junto aos alunos durante as lives.
• Corrigir projetos e trabalhos entregues pelos alunos a cada ciclo de avaliação.
• Publicar conteúdos relevantes, como notícias e curiosidades da área de tecnologia, na comunidade de alunos, promovendo engajamento e atualização contínua.

Conteúdo da FASE e conhecimentos necessários:

Deploy em Nuvem:

• Tipos de deploy: batch, real-time, serverless
• Principais provedores de nuvem:
• AWS (SageMaker, Lambda, ECS)
• GCP (Vertex AI, Cloud Run)
• Azure (ML Studio, AKS)
• Boas práticas de custos e segurança (FinOps)

Integração com CI/CD (GitHub Actions):

• Conceitos de CI/CD aplicados a Machine Learning
• GitHub Actions para Data Science
• Testes automatizados no pipeline
• Automatização do deploy de modelos
• Boas práticas de CI/CD em ML

Pipeline de Treino e Deploy Automático:

• Separação de etapas: ingestão de dados, feature engineering, treino, validação e deploy
• Modularidade e reprodutibilidade (Airflow)
• Treinamento automático e retraining
• Deploy contínuo de modelos

Monitoração de Performance:

• Latência vs. throughput
• Estratégias de otimização para modelos supervisionados
• Estratégias de otimização para modelos não supervisionados
• Pipelines de serviço: previsões em lote vs. tempo real
• Infraestrutura e orquestração para ambientes de alto throughput

Serviços de Monitoração:

• Prometheus
• Grafana
• Azure Monitor
• AWS CloudWatch

Latência e Performance em Modelos de Dados Não Estruturados:

• Desafios de performance em modelos de NLP, visão computacional e áudio
• Otimização de modelos: quantização, pruning e transfer learning
• Aceleração com GPU/TPU e inferência distribuída
• Escalabilidade e orquestração para aplicações multimodais
  
  

Disponibilidade necessária:

• Acessar e interagir na comunidade DISCORD ao menos 1 vez por dia.
• Participar de lives síncronas 1 vez por semana, das 19h às 21h.
• Realizar a correção dos trabalhos entregues pelos alunos a cada 2 meses, durante a semana.

Diferenciais:

• Experiência prévia com mentoria, tutoria ou ensino em cursos de tecnologia.
• Vivência no mercado de trabalho com cientista de dados.
• Experiência com plataformas de educação a distância e comunidades de aprendizagem online.

O que oferecemos:

• Atuação 100% remota e Flexibilidade de horários;
• Remuneração por hora de atuação;
• Contrato por projeto (PJ);
• Acompanhamento pedagógico e técnico durante todo o processo de produção;
• Sua atuação como Mentor impactará milhares de estudantes em todo o Brasil.