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Architect, build, and operate scalable data pipelines and feature stores for batch and real-time workloads.
Create reproducible ML training, evaluation, and inference workflows using modern orchestration and MLOps tooling.
Ingest and unify event streams from various sources into analytics-ready datasets.
Monitor data quality, model performance, latency, and cost, and drive improvements.
Collaborate with product, data science, and security teams to ship resilient, compliant services.
Automate deployment with CI/CD and infrastructure-as-code, and share knowledge through documentation and reviews.

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