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 2 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:
Clean Code para Engenharia de ML:
- Introdução às boas práticas de código limpo
- Padrões de projeto e arquiteturas de serviços
- Programação funcional e orientada a objetos
- Padronização de código de modelos e pipelines
Gerenciamento de Dependências em Machine Learning:
- Conceito de reprodutibilidade em Ciência de Dados
- Gerenciamento de pacotes e ambientes virtuais (poetry e uv)
- Controle de versões de dependências (código, API, modelo, dados)
- Padronização de ambientes com pyproject.toml
Docker e Kubernetes:
- Fundamentos de containers
- Introdução ao Docker
- Boas práticas em Docker para ML
- Orquestração com Kubernetes
- Ciclos de deploy e automação
Controle de Dados e Modelos — DVC, MLflow:
- Por que controlar dados e modelos
- Introdução ao DVC (Data Version Control)
- MLflow e ambientes de controle de versão de modelo (Model Version Control)
- Fluxos integrados de trabalho
- Boas práticas e casos de uso reais
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.
Localidade: Brasil