Engenheiro de Machine Learning Sênior

3 semanas atrás


State of São Paulo, Brasil Ewave do Brasil Tempo inteiro

VAGA TEMPORÁRIA 4 MESES:

Experiência Profissional:

Atuar na equipe onde será responsável por desenvolver, implementar e otimizar modelos de aprendizado de máquina, colaborando com equipes multidisciplinares para resolver problemas complexos usando dados. Conhecimentos avançados em engenharia de prompts, no fim, ajudar a empresa na tomada de melhores decisões para projeto.

O que esperamos?

O engenheiro de machine learning atua no desenvolvimento de inteligências artificiais de autoaprendizagem. O profissional trabalha em conjunto com outros especialistas do setor, como o cientista de dados, por exemplo, que projeta e programa os sistemas. Conhecimentos avançados em engenharia de prompts.

- Experiência comprovada em machine learning: Ter um histórico sólido na área de aprendizado de máquina.

- Proficiência em linguagens de programação: Saber programar em Python, Java, R, entre outras.

- Conhecimento em frameworks de ML: Familiaridade com ferramentas como TensorFlow, Keras, PyTorch,Spacy, Transformer e outros.

- Habilidades analíticas e de resolução de problemas: Capacidade de identificar e resolver problemas complexos de dados

- Conhecimentos avançados em engenharia de Prompts.

Hard skills:

Projetar e desenvolver sistemas de aprendizado de máquina: Criar modelos que possam aprender e fazer previsões com base em dados. Selecionar os algoritmos e técnicas mais adequadas para cada problema.

Executar testes e experimentos: Validar a eficácia dos modelos através de testes rigorosos.

Implementar algoritmos de ML: Selecionar e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina adequados para diferentes problemas. Monitorar o desempenho dos modelos ao longo do tempo e realizar ajustes quando necessário.

Pré-processamento de dados: Limpar e preparar dados para serem usados nos modelos. Usar ou demandar pipelines de dados para ingestão e processamento eficiente.

Treinar e ajustar modelos: Ajustar parâmetros dos modelos para melhorar a precisão e desempenho.

Colaborar com cientistas de dados: Trabalhar em conjunto para entender os requisitos de dados e implementar soluções eficazes. Trabalhar em conjunto com desenvolvedores para integrar modelos de ML em sistemas e aplicações.

Manter-se atualizado com avanços tecnológicos: Acompanhar as últimas tendências e tecnologias em aprendizado de máquina. Explorar novas arquiteturas e técnicas para melhorar a eficácia dos modelos.



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