Engenheiro De Machine Learning Sr

Há 4 dias

Taubaté, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro
Resumo da Vaga

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 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 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: 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 (IoU).
  • Learning curves (treino vs. validação).
  • Dados estruturados: 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

Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time?

Envie seu currículo para: ****** com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)

Hashtags: #MachineLearning #DataScientist #AIEngineer #DeepLearning #MLOps #Python #TechLeadership #SeniorEngineer

Observação de localização

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#J-18808-Ljbffr

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