Engenheiro De Machine Learning Sr

4 semanas atrás

Goiás, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro

Vaga

ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo CPA/Grupo Easy

Local: 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 retreino 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)
  • 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 (como 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: (endereçamento omitido)

Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)

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

Senioridade
  • Mid-Senior level
Tipo de contratação
  • Full-time
Função do trabalho
  • Engineering and Information Technology
  • Indústrias: IT Services and IT Consulting

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