Engenheiro De Machine Learning Sr

Há 3 horas


Campinas, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro

Vaga: Engenheiro de Machine Learning (Sênior) - Grupo EasyLocal

Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado. Tempo de Projeto: Indeterminado. Local: 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 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: 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 (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: (seu email) com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome).

#J-18808-Ljbffr

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