 
						Engenheiro De Machine Learning Sr
4 semanas atrás
Grupo CPA Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil
VagaEngenheiro de Machine Learning (Sênior) - Grupo EasyLocal: 100% Home Office
Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado
Tempo de Projeto: Indeterminado
Responsibilities- Anotar e preparar datasets de visão computacional.
- Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de deep learning para classificação, detecção e segmentação de imagens.
- Treinar e implementar modelos YOLO (You Only Look Once) para tarefas de detecção de objetos.
- Desenvolver e manter pipelines de inferência para execução eficiente em produção.
- Implementar práticas de MLOps: CI/CD de modelos, versionamento de dados e experimentos, monitoramento e re-treino automático.
- Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações.
- Conhecimento de Python em quaisquer das bibliotecas de ML/DL (PyTorch, TensorFlow, OpenCV).
- Experiência prática com YOLO (treinamento e inferência em problemas de detecção de objetos).
- Experiência sólida em visão computacional (classificação, detecção, segmentação).
- Experiência em MLOps com quaisquer das ferramentas: AWS SageMaker Studio, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Airflow.
- Conhecimento em boas práticas de engenharia de software (Git, testes automatizados, ambientes reprodutíveis).
- Experiência em dados estruturados: preparação de dataset, treinamento e inferência em problemas de regressão e classificação tabular.
- Análise exploratória de dados estruturados (PCA, análise de correlação, clustering com K-Means).
- Otimização de modelos para edge devices ( TensorRT, ONNX, quantização ).
- Contribuições para projetos open source ou publicações técnicas.
- Visão computacional (foco principal): Curvas Precision-Recall e AP por classe; Curva ROC e AUC; Matriz de confusão; Curvas de perda e acurácia; Distribuição de IoU.
- Learning curves (treino vs. validação).
- Dados estruturados (diferencial): gráficos de resíduos, curvas de calibração, feature importance, SHAP e PDP/ICE; heatmaps de correlação e PCA.
- MLOps / produção: gráficos de drift de dados; distribuição de probabilidades de saída (overconfidence); métricas de latência/throughput; consumo de recursos em inferência.
Envie seu currículo para: (informação removida). Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)
Observação: o anúncio pode conter outras vagas/posições de dados; verifique a descrição completa para o cargo de interesse.
#J-18808-Ljbffr- 
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