Engenheiro De Machine Learning Sr

Há 15 horas


Osasco, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro

Overview Grupo CPA Capão da Canoa, Rio Grande do Sul, Brazil Vaga ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 100% Home Office 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 re-treino 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 (ex.: 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 (diferencial): 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. Como se candidatar Envie seu currículo para: ****** com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome) #J-18808-Ljbffr



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  • Cientista de Dados

    Há 6 dias


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