Engenheiro De Machine Learning Sr

3 semanas atrás


Ribeirão Preto, Brasil Grupo CPA 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 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 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 (ex.: regressão linear, regressão logística, árvores de decisão) e classificação tabular Análise exploratória de dados estruturados (ex.: Análise das componentes principais - 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): 0,95 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) 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 Envie seu currículo para: ****** Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome) hashtag#MachineLearning hashtag#DataScientist hashtag#AIEngineer hashtag#DeepLearning hashtag#MLOps hashtag#Python hashtag#TechLeadership hashtag#SeniorEngineer #J-18808-Ljbffr



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