Engenheiro De Machine Learning Sr

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Região Geográfica Imediata de Criciúma, Brasil Cpagrupo Tempo inteiro

Engenheiro De Machine Learning Sr VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 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 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, 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 e dados estruturados): Precison‑Recall (PR) e Average Precision (AP) por classe. Curva ROC e AUC. Matriz de confusão. Curvas de perda e acurácia durante o treinamento. Distribuição de IoU (Intersection over Union). Learning curves (treino vs. validação). Gráficos de resíduos em regressão, curvas de calibração de probabilidade, SHAP e PDP/ICE plots. Heatmaps de correlação, PCA scree plot e biplot. Gráficos de detecção de drift de dados. Distribuição de probabilidades de saída (overconfidence). Métricas de latência/throughput, consumo de GPU/CPU/memória em inferência. Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time? #J-18808-Ljbffr



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    Prazer, somos a Huna!- Deeptech brasileira construindo o futuro do diagnóstico precoce de câncer para 99% da humanidade usando inteligência artificial e exames de rotina!:) Construímos tecnologias robustas, éticas e responsáveis para ampliar o acesso à saúde… e que bom que você quer fazer parte dessa trajetória com a gente!:) Estamos contratando...


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