Engenheiro de Machine Learning Pleno

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Brasília, Brasil G4F Tempo inteiro

Engenheiro de Machine Learning Pleno A G4F é uma empresa com uma trajetória sólida de 15 anos, dedicada a conectar pessoas, ideias e tecnologia para oferecer soluções inovadoras. Requisitos e Qualificações Formação de nível superior completo em Tecnologia da Informação, Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou ainda outros cursos superiores acrescido de especialização na área de informática, com carga horária mínima de 360h. Conhecimento em projetos de Machine Learning e Deep Learning (ML/DL). Pós-graduação lato sensu na área de Ciência de Dados; Experiência de trabalho em equipe utilizando processos e práticas ágeis. Atividades Analisar e entender as situações apresentadas, propondo algoritmos de aprendizado supervisionado, algoritmos de aprendizado não supervisionado e algoritmos de aprendizado por reforço; Analisar e entender as situações apresentadas, propondo algoritmos de aprendizado profundo para modelar abstrações de alto nível de dados, com várias camadas de processamento e compostas de várias transformações lineares e não lineares; Realizar treinamento e teste de modelos de Machine Learning, buscando constantemente melhoria nas métricas de avaliação; Manter versões dos modelos de Machine Learning e Deep Learning e disponibilizar modelos treinados para consumo de sistemas e apps; Construir algoritmos de Deep Learning para execução em tempo real; Linguagens de programação: SQL, Python ou R; Ferramentas e Infraestrutura Ferramentas de acesso à informação tais como Oracle, HDFS, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, HBase, ElasticSearch, Hive, Impala, MapReduce, Spark, Influx, SAS ou ecossistema Hadoop; Ferramentas de ingestão de dados tais como Apache Sqoop, Apache Flume, Apache NiFi, Apache Chukwa, Apache Kafka, Apache Storm, Apache Gobblin, Elastic Logstash; IDE's de Analytics baseadas em notebook tais como Jupyter Notebook, PyCharm, Zeppelin, RStudio; Ferramentas e APIs para Machine Learning e Deep Learning tais como Azure ML, Amazon Sagemaker, Google Vertex AI, SAS Visual Data Mining & Machine Learning, IBM SPSS, H2O Driverless, Polyaxon, TensorFlow, Keras, Caffe, Scikit-learn, Microsoft Cognitive Toolkit Framework (CNTK), MXNet Framework, Chainer, Deeplearning4J, Torch/Pytorch; Softwares de ETL/ELT, tais como Oracle OBI, Pentaho, Alteryx, DBT; Controle de versão de código-fonte e outros artefatos com uso da ferramenta GIT versão 2 ou superior. Análises e Modelagem Realização de análises descritivas e exploratórias; Técnicas de modelagem preditiva; Técnicas de avaliação de modelos de Machine Learning (Matriz de confusão, Acurácia, Precisão, Score F1, Curva ROC etc.); Coleta, manipulação, integração e transformação de dados para auxiliar na criação de pipelines de dados; Matemática para Machine Learning (Álgebra linear e geometria analítica e espacial, matrizes e vetores); Algoritmos de Data Science (preparação e exploração dos dados, otimização de modelos analíticos, classificadores, regressão, redutores de dimensão, agrupadores, aprendizagem por reforço); Estruturas de Dados para IA (Redes Neurais, Perceptrons); Análise de texto/Processamento de Linguagem Natural (NLP). Informações adicionais:



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    1 semana atrás


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  • Engenheiro machine learning

    2 semanas atrás


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