Engenheiro De Machine Learning Sr

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Engenheiro De Machine Learning Sr Grupo CPA Dois Irmãos, Rio Grande do Sul, Brazil VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 100% Home Office. Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado. Tempo de Projeto: Indeterminado. Responsabilidades principais 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. Requisitos obrigatórios Conhecimento de Python em 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 ferramentas como AWS SageMaker Studio, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Airflow. Conhecimento em boas práticas de engenharia de software (Git, testes automatizados, ambientes reprodutíveis). Diferenciais Experiência em dados estruturados: preparação de dataset, treinamento e inferência em problemas de regressão e classificação tabular. Análise exploratória de dados estruturados (PCA, correlação, clustering K‑Means). Otimização de modelos para edge devices (TensorRT, ONNX, quantização). Contribuições para projetos open source ou publicações técnicas. Métricas e gráficos que deve saber interpretar: Visão computacional (foco principal) – Precision‑Recall, AP por classe, ROC, AUC, matriz de confusão, curvas de perda/accuracy, distribuição de IoU, learning curves. Dados estruturados – gráficos de resíduos, curvas de calibração, SHAP, PDP/ICE plots, heatmaps de correlação, PCA. MLOps/produção – detecção de drift, distribuição de probabilidades, métricas de latência/throughput, uso de GPU/CPU/memória em inferência. Envie seu currículo para: ****** com o assunto: (Vaga – Seu Nome ) hashtags #MachineLearning #DataScientist #AIEngineer #DeepLearning #MLOps #Python #TechLeadership #SeniorEngineer #J-18808-Ljbffr



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