Engenheiro De Machine Learning Sr

Grupo CPA Volta Redonda, Rio de Janeiro, BrazilVAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado Tempo 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.Se acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time, envie seu currículo para: ******#J-18808-Ljbffr