Engenheiro De Machine Learning Sr

Há 2 horas


Sorocaba, Brasil Grupo CPA Tempo inteiro

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VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | 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 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)

  • 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.

Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time? Envie seu currículo para: (inserir contato)

#J-18808-Ljbffr

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