Vagas Engenheiro de Cloud AWS ML | Ganhe em Dólar

Na Turing, temos vagas engenheiro de Cloud AWS/ML remotas para profissionais experientes que serão responsáveis pela otimização dos sistemas ML existentes junto com a criação, manutenção e evolução da infraestrutura AWS de nuvem para aplicações web. Esta é sua chance de acelerar sua carreira enquanto trabalha, de forma remota, com as principais empresas americanas

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Criar e desenvolver ferramentas de infraestrutura centradas em dados
  • Facilitar e melhorar a análise e a pesquisa de dados em tempo real
  • Projetar e implementar cargas de trabalho ML de próxima geração, com foco em tecnologias modernas e eficientes
  • Ajudar a incorporar as melhores práticas do setor e monitorar o desempenho do sistema
  • Definir e automatizar fluxos de trabalho eficientes para equipes de desenvolvimento de software e ML
  • Elaborar e implementar estratégias econômicas de migração para a nuvem
  • Configurar e manter os componentes da infraestrutura da nuvem como segurança e serviços de rede
  • Criar e manter instâncias de teste AWS, realizar debug de problemas relatados e colaborar com outros desenvolvedores para entender melhor o produto

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Ciência da Computação, TI (ou experiência equivalente)
  • Mais de 3 anos de experiência profissional em engenharia AWS, ML e Cloud (raras exceções para engenheiros muito talentosos)
  • Conhecimento prático em linguagens de programação, como Python, Java, R, SQL, etc.
  • Experiência prática com ML, cloud, e pipelines de dados
  • Conhecimento do ciclo de vida do desenvolvimento de software e ML, melhores práticas, metodologias CI/CD, e ferramentas relevantes
  • Experiência com implementações AWS e serviços relevantes ao AWS (ex. S3, ECS/EKS, CloudWatch)
  • Fluência em inglês para colaborar com gerentes de engenharia
  • Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA

Habilidades desejadas

  • Forte compreensão dos fundamentos da Ciência da Computação, como estruturas e algoritmos de dados, computabilidade, complexidade, arquitetura de computadores, etc.
  • Experiência com bibliotecas de terceiros para ML como Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.
  • Experiência com estratégias modernas de construção, integração contínua, unit tests, e TDD
  • Capacidade de aprender, rapidamente e independentemente, novas tecnologias, frameworks e algoritmos
  • Experiência na construção de pipelines de dados e na utilização de ferramentas e frameworks como Spark, Hadoop, etc.
  • Proficiência com linguagens de scripting (Bash/Python/Groovy)
  • Compreensão da arquitetura de software de microsserviços, implantações e tecnologias relevantes

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Como se tornar um engenheiro de Cloud AWS ML?

A Amazon Web Services é uma plataforma de computação em nuvem abrangente e em constante evolução. Infraestrutura como serviço (IaaS), plataforma como serviço (PaaS) e software embalado como serviço (SaaS) são todos oferecidos pela AWS. Os serviços também podem oferecer poder de processamento, armazenamento de banco de dados e serviços de entrega de conteúdo, entre outras coisas, para empresas. Foi criada em 2006 com uma expansão da infraestrutura interna da Amazon para apoiar suas atividades de varejo online. A AWS foi uma das primeiras empresas a fornecer o modelo de computação em nuvem com pagamento efetuado de acordo com os serviços que você usa e como os utiliza, oferta que se expande para fornecer aos usuários tanto processamento, armazenamento ou rendimento quanto eles precisarem.

Qual é o escopo do desenvolvimento AWS/Machine Learning?

Machine Learning da AWS permite prever com precisão e dá uma melhor percepção dos dados, enquanto diminui as despesas operacionais para melhorar a experiência do usuário. Com a mais completa coleção de serviços de Inteligência Artificial e Machine Learning, infraestrutura e ferramentas de implementação, a AWS pode ajudá-lo em todos os níveis do processo de implementação do ML.

  • Arquiteto de cloud AWS: Arquiteto de cloud AWS trabalha como uma ponte entre stakeholders e a liderança técnica, comunicando-se diretamente com engenheiros e desenvolvedores, assim como com clientes. Os processos de implementação e design técnico são dirigidos pelos arquitetos de cloud, que garantem que novas tecnologias serão utilizadas.
  • Desenvolvedor Cloud: desenvolvedores Cloud são encarregados de desenvolver software e aplicações corporativas. Se você tem experiência com desenvolvimento de software e um bom entendimento da plataforma AWS, você poderá se candidatar para diversas vagas remotas de desenvolvedor de cloud/AWS. O seu trabalho como desenvolvedor também pode se beneficiar de uma certificação AWS.
  • Engenheiro de cloud DevOps: Além de programação, o engenheiro DevOps também deve ter ótimos conhecimentos em operações de rede e implantação de sistemas. Como resultado, a diversidade de habilidades e talentos junto com conhecimento profundo e experiência prática com a plataforma AWS te dará a possibilidade de conquistar muitos trabalhos remotos de engenheiro de Cloud AWS/ML. Outra coisa a se manter em mente, é que uma certificação relevante em AWS quadruplica as suas chances de conseguir um emprego na área.
  • Engenheiro de software Cloud: se você é um desenvolvedor de software que trabalha com Python, Ruby, JavaScript, ou C++, AWS oferece ótimas oportunidades para o desenvolvimento da sua carreira. As suas habilidades de design, construção, e implantação de sistemas e software na plataforma Amazon Web Services irá aumentar as suas chances de entrar em uma vaga de emprego relacionado com AWS. Então, obter a certificação que prova suas habilidades de design de software e desenvolvimento irá te diferenciar dos outros candidatos.

Quais são as funções e responsabilidades de um engenheiro de Cloud AWS ML?

Veja a seguir as responsabilidades pedidas em vagas remotas de engenheiro de Cloud AWS/ML:

  • Compreender a arquitetura de aplicação atual de uma empresa e fornecer feedback e/ou sugestões para melhorá-la ou modificá-la
  • Definir e documentar as melhores práticas e metodologias para implantação de aplicativos e manutenção de infraestrutura
  • Transferir aplicativos web para AWS com a ajuda da equipe ou departamento de TI
  • Desenvolver, testar e implementar estratégias de migração de baixo custo
  • Desenvolver programas reutilizáveis, eficazes e escaláveis
  • Analisar, testar, solucionar problemas e atualizar o software para garantir que as aplicações sejam executadas em todos os navegadores web
  • Utilizar diversos serviços AWS como APIs, instâncias RDS e Lambda para construir uma aplicação serverless
  • Examinar e avaliar programas a fim de detectar falhas técnicas e dar recomendações e/ou propostas de solução

Como ser um engenheiro de Cloud AWS ML?

É necessário uma compreensão básica de áreas tradicionais de TI para que você possa começar a sua carreira como engenheiro de Cloud AWS/ML. É vital que você tenha um domínio profundo de computação em nuvem, e a confiança para usá-lo corretamente.

Para aprender AWS você precisará de conhecimento de configuração de software e hardware, habilidades avançadas com redes, configuração do servidor, otimização de performance, para gerenciar a memória do sistema operacional, para entender as ferramentas de implantação de aplicações e sobre a configuração de bancos de dados ou de fontes de dados.

Aprender como usar as ferramentas de Machine Learning da AWS é uma estratégia racional de negócios. Tanto profissionais da área de tecnologia como da área comercial se beneficiam deste conhecimento. Essa qualificação é a mais importante para especialistas, mas ela também pode ser obtida por profissionais iniciantes e será benéfica para pessoas que tenham especialização em criar, entregar, e manter soluções de Machine learning para diversos problemas empresariais. Além disso tudo, os profissionais da área de desenvolvimento ou da ciência de dados também se beneficiaram deste conhecimento.

A certificação AWS Certified Machine Learning Specialist Beta Exam, disponibilizada pela Amazon, é necessária para criar uma carreira neste setor. Adicionalmente, não há requerimentos mínimos para participar neste programa que irá te dar o certificado de especialista em Machine Learning da AWS. Com o passar do tempo, as certificações AWS se tornaram mais versáteis e com melhor custo-benefício.

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Habilidades necessárias para ser um engenheiro de Cloud AWS ML?

1. Implantação

Como desenvolvedor AWS, uma das habilidades mais essenciais a ter é a capacidade de implantar aplicativos web para AWS. Não só há uma variedade de maneiras de implantar para AWS, mas também elas estão mudando continuamente à medida que novas abordagens surgem e as mais antigas vão desaparecendo. Como resultado desta mudança, a seguinte lista de metodologias de implantação AWS deve ser verificada duas vezes para garantir que não haja novas opções disponíveis.

Para começar, você deve estar familiarizado com o método manual de implantação de uma aplicação web para servidores Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Você será capaz de construir sobre esta base e talvez criar seus próprios métodos de implantação automatizada uma vez que você o entenda.

Depois disso, você deve estar familiarizado com a CloudFormation e saber como utilizá-la não apenas para implantar, mas também para construir sua arquitetura de aplicação. Elastic Beanstalk e seus muitos serviços também devem ser reconhecíveis para você. Embora as opiniões difiram sobre se o EB é o melhor ou pior serviço para a entrega de programas para AWS, ele é amplamente utilizado, portanto é necessária familiaridade com ele.
Finalmente, à medida que o uso de containers cresce, saber como implantar programas usando o Elastic Container Service (ECS) para Docker ou Elastic Kubernetes Service (EKS) para Kubernetes torna-se mais crucial.

2. Segurança

Às vezes, o poder da AWS pode ser uma espada de dois gumes. Ela lhe dá muita liberdade, mas não lhe dá muita orientação. A autonomia é essencial, assim como uma compreensão completa do Modelo de Segurança AWS e do IAM. Os problemas e desafios mais comuns no AWS são normalmente causados pela falta de compreensão do IAM por parte dos desenvolvedores. Entender como funcionam os Roles e Policies o ajudará em cada parte do seu emprego na AWS.

O gerenciamento de dados secretos é outro problema complicado que surge regularmente. No ano passado, a AWS lançou uma nova ferramenta chamada Secrets Manager, que simplifica o processo de armazenamento e recuperação de dados sensíveis em seus projetos online (como chaves API, senhas e assim por diante).

3. SDK para AWS

O Kit de Desenvolvimento de Software AWS (SDK) é o código que permite que seu aplicativo interaja com AWS. A camada API do SDK é enorme; mesmo se você for um especialista, há constantemente coisas novas que você pode fazer com ele. Conhecer o SDK lhe poupará tempo, já que a conexão com AWS será de segunda natureza para você. É comum que os desenvolvedores não saibam por onde começar ao obter um item de um S3 bucket ou ao conectar-se a um banco de dados DynamoDB. Não seja um programador como esse – aprenda como usar uma das tecnologias mais poderosas do mundo adquirindo alguma experiência com o SDK.

4. Bancos de dados

Os bancos de dados são uma parte importante de cada serviço online, e a AWS tem inúmeras opções para atender a essa demanda. O problema é descobrir qual serviço de banco de dados é o mais adequado para seu projeto. Se você não entender todas as opções e alguns dos prós e contras, você corre o risco de escolher a solução errada e de impedir o crescimento de sua aplicação.

5. Debugging

Se você é um desenvolvedor, sabe o quanto pode ser frustrante esbarrar em um bloqueio. Sem dúvida, você também está ciente de como é muito mais fácil superar obstáculos depois de vencê-los uma vez. Nesse aspecto, AWS não é diferente. Toda vez que você usa AWS para resolver um problema, isso facilita muito a solução de problemas e o conserto do problema seguinte.

Infelizmente, não há um roadmap para debugging. É simplesmente uma questão de entrar e ganhar experiência. Embora a maior parte de seus problemas seja causada por permissões IAM ou limites de acesso baseados em VPC (como Grupos de Segurança), não há nada melhor do que entrar na plataforma e colocar a mão na massa. Você encontrará problemas e terá que descobrir como resolvê-los. Pense em sua experiência prévia na próxima vez que tiver um problema e como resolvê-lo adequadamente.

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Como conquistar vagas remotas de engenheiro de Cloud AWS ML?

Os engenheiros de Cloud AWS/ML devem ser dedicados para acompanhar todas as descobertas recentes da indústria e para melhorar suas habilidades com o decorrer do tempo. Para se destacar na área, eles devem seguir as melhores práticas da indústria com sucesso e consistência. Há algumas coisas que os engenheiros de Cloud AWS/ML devem levar em conta para serem bem sucedidos. Eles devem pedir a ajuda de alguém com mais experiência e que seja capaz de ensinar novas habilidades. Além disso, como um engenheiro de Cloud AWS/ML, você deve aperfeiçoar suas habilidades analíticas, de programação, Inteligência Artificial, e Machine Learning. Assim, procurar um mentor que tenha disponibilidade para te ajudar é sempre algo bom a se fazer.

A Turing oferece as melhores vagas remotas de engenheiro de Cloud AWS/ML que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro de Cloud AWS/ML. Obtenha empregos home office de engenheiro de Cloud AWS/MLd, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

Por que ser um engenheiro de Cloud AWS ML na Turing?

Trabalhos de primeira linha nos EUA
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Oportunidades de trabalho de longo prazo para empresas americanas incríveis, orientadas por suas missões e com grande remuneração.

Crescimento na carreira
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Trabalhe em problemas técnicos e comerciais desafiadores, utilizando tecnologia de ponta para acelerar o crescimento de sua carreira.

Comunidade exclusiva de desenvolvedores
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Junte-se a uma comunidade mundial de desenvolvedores de software de elite.

Uma vez parte da Turing, você nunca mais terá que se candidatar para outro emprego
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Os compromissos da Turing são de longo prazo e em tempo integral. Quando um projeto termina, nossa equipe parte para identificar o próximo em questão de semanas.

Trabalhe do conforto da sua casa
Trabalhe do conforto da sua casa

A Turing permite que você trabalhe de acordo com sua conveniência. Temos horários de trabalho flexíveis e você pode trabalhar para as principais empresas americanas do conforto da sua casa.

Ótima remuneração
Ótima remuneração

Trabalhando com as principais corporações americanas, os desenvolvedores da Turing recebem mais do que o mercado costuma oferecer na maioria dos países.

Quanto a Turing paga para engenheiros de Cloud AWS ML?

Na Turing, cada engenheiro de Cloud AWS/ML é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.

Perguntas frequentes

Somos uma plataforma “end-to-end” de empregos baseada em Palo Alto que permite que desenvolvedores de software talentosos trabalhem com grandes empresas americanas a partir do conforto de suas casas. Somos liderados por Jonathan Siddharth e Vijay Krishnan, ex-alunos de Stanford e empreendedores bem-sucedidos de I.A.

É a combinação do nosso modelo empresarial e dos nossos valores o que nos torna diferentes dos outros. Oferecemos projetos em tempo integral e de longa duração para desenvolvedores remotos, enquanto a maioria de nossos concorrentes geralmente oferece empregos freelancers.

Atualmente, temos vagas apenas para desenvolvedores devido ao volume de demandas de trabalho de nossos clientes. Mas no futuro, também poderemos expandir para outras áreas. Verifique nossa página de carreiras periodicamente para saber se estamos oferecendo uma vaga que se adapta às suas habilidades e experiência.

Na Turing, contratamos desenvolvedores remotos para mais de 100 habilidades como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, etc. Também contratamos engenheiros de acordo com sua especialidade e experiência.

Depois de fazer upload do seu currículo, você terá que passar por três testes: avaliação de senioridade, teste de tech stack e desafio de programar ao vivo. Uma vez aprovado nestes testes, você poderá se candidatar a uma ampla gama de trabalhos disponíveis com base nas suas habilidades.

Não, o serviço é absolutamente gratuito para desenvolvedores de software inscritos.

Idealmente, um desenvolvedor remoto deve ter pelo menos 3 anos de experiência relevante para ser contratado pela Turing, mas não dizemos não a desenvolvedores excepcionais. Faça nosso teste para descobrir se podemos oferecer algo interessante para você.

A comunicação é crucial para o sucesso quando se trabalha com clientes dos EUA. Preferimos candidatos com nível B1 de inglês, ou seja, aqueles que têm a fluência necessária para se comunicar sem problemas com nossos clientes e falantes nativos.

Não, você não precisa pagar nenhum imposto nos Estados Unidos. No entanto, você pode ter que pagar impostos de acordo com as leis fiscais do seu país. Além disso, seu banco pode cobrar um pequeno valor como uma taxa de transação.

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Liderança

Em poucas palavras, a Turing tem como objetivo fazer com que exista um equilíbrio de oportunidades ao redor do mundo. A Turing é uma criação dos empreendedores de IA em série Jonathan e Vijay, cuja empresa anterior de IA (vendida com sucesso) foi potencializada por talentos remotos excepcionais. Também fazem parte do grupo de inovadores da Turing investidores de alto perfil, como o primeiro CTO do Facebook (Adam D'Angelo), executivos de Google, Amazon, Twitter e Foundation Capital.

Política de Igualdade de Oportunidades

Turing é uma contratante que dá oportunidades iguais. A Turing proíbe discriminação e assédios de qualquer tipo e oferece oportunidades de emprego iguais para funcionários e candidatos, sem discriminar raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, idade, status de deficiência, status de veterano protegido ou qualquer outra característica protegida por lei.

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