Engenheiro De Machine Learning Sr

1 semana atrás


Osasco, Brasil Grupo Cpa Tempo inteiro

VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyGrupo CPA Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BrazilLocal: 100% Home OfficeModalidade de Contratação: PJ ou CooperadoTempo de Projeto: IndeterminadoResponsabilidades principaisAnotar 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 obrigatóriosConhecimento 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).
DiferenciaisExperiência 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 interpretarVisão 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 candidatarAcha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time?
Envie seu currículo para: (informação de contato removida)Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)hashtag#MachineLearninghashtag#DataScientisthashtag#AIEngineerhashtag#DeepLearninghashtag#MLOpshashtag#Pythonhashtag#TechLeadershiphashtag#SeniorEngineer
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  • Cientista de Dados

    Há 7 dias


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