Engenheiro De Machine Learning Sr

Há 4 dias


Maceió, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro

Descrição da Vaga

VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo Easy

Local: 100% Home Office

Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado

Tempo de Projeto: Indeterminado

Responsabilidades
  • 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 retreino automático.
  • Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações.
Requisitos obrigatórios
  • 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).
Diferenciais
  • 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.
Métricas e gráficos que deve saber interpretar
  • Visão Computacional (foco Principal): Curvas Precision-Recall (PR) e AP por classe.
  • Curva ROC e AUC.
  • Matriz de confusão.
  • Curvas de perda e acurácia durante o treinamento.
  • Distribuição de IoU (Interseção Sobre a União).
  • Learning curves (treino vs. validação).
  • Dados Estruturados: gráficos de resíduos em regressão; curvas de calibração de probabilidade; feature importance, SHAP e PDP/ICE plots.
  • Heatmaps de correlação e PCA (scree plot, biplot).
MLOps / Produção
  • Gráficos de detecção de drift de dados.
  • Distribuição de probabilidades de saída (overconfidence).
  • Métricas de latência/throughput.
  • Consumo de GPU/CPU/memória em inferência.
Informações de candidatura

Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time? Envie seu currículo para: ******

Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)

Senioridade
  • Mid-Senior level
Tipo de contratação
  • Full-time
Função
  • Engineering and Information Technology
Indústrias
  • IT Services and IT Consulting

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