Engenheiro De Machine Learning Sr

1 semana atrás


Belo Horizonte, Brasil Caderno Nacional Tempo inteiro

Engenheiro De Machine Learning Sr - Detalhes da Vaga. ? 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):mAP@0. ?5, mAP@0. ?5:0. ?95. ?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: ?? dayane. ?crispim@grupoeasy. ?com. ?br Com o assunto: [Vaga] – [Seu Nome]hashtag#MachineLearning hashtag#DataScientist hashtag#AIEngineer hashtag#DeepLearning hashtag#MLOps hashtag#Python hashtag#TechLeadership hashtag#SeniorEngineer. Requisitos para participar do processo. ? . O que oferecemos.



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