Cientista de Dados I - Curitiba PR

BRF S.A.; Chapecó; Presencial; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de alimentos está em busca de um profissional em Machine Learning que será responsável por desenvolver e implementar modelos complexos. O candidato ideal deve ter experiência com programação em Python e bibliotecas de Machine Learning como TensorFlow e PyTorch. Também é desejável conhecimento em Docker e Kubernetes. Este é um papel fundamental para impulsionar a inovação através de técnicas de aprendizado de máquina.

Qualificações

• Sólidos conhecimentos em algoritmos de Machine Learning.
• Experiência em bibliotecas de Machine Learning.
• Habilidades de programação em Python.
• Experiência com deployment de modelos em produção.

Responsabilidades

• Identificar oportunidades de aplicar Machine Learning.
• Desenvolver modelos de Machine Learning.
• Analisar grandes conjuntos de dados.
• Documentar tecnicamente os projetos.

Conhecimentos

Machine Learning

Programação em Python

Deep Learning

Análise estatística

Comunicação

Docker

Kubernetes

Formação académica

Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática

Ferramentas

Scikit-Learn

TensorFlow

PyTorch

OpenCV

Open3D

Descrição da oferta de emprego

Descrição do Cargo

Responsabilidades

• Identificar oportunidades para aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina em diversos cenários de negócios.
• Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas complexos.
• Programação em Python para desenvolvimento de soluções de Machine Learning.
• Análise e preparação de grandes conjuntos de dados para modelagem.
• Construção de modelos preditivos, como visão computacional, regressão, classificação, clustering e análise de séries temporais.
• Utilização de bibliotecas de Machine Learning, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.
• Criação de documentação técnica dos projetos e dos modelos desenvolvidos.

Conhecimentos/Qualificações

• Sólidos conhecimentos em algoritmos de Machine Learning e suas aplicações práticas.
• Experiência com bibliotecas e frameworks de ML, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, entre outros.
• Conhecimento de bibliotecas e Frameworks de Visão Computacional como OpenCV e Open3D.
• Familiaridade com técnicas de Feature Engineering e seleção de atributos.
• Experiência com técnicas de redução de dimensionalidade e análise de componentes principais (PCA).
• Conhecimento em análise estatística e inferência.
• Habilidades em programação com Python.
• Experiência na criação e otimização de pipelines de Machine Learning.
• Experiência com deployment de modelos em produção.
• Experiência com integração de serviços em nuvem, especialmente Azure.
• Exposição de Serviços via APIs REST: Desenvolver e expor serviços usando arquitetura REST.
• Construção e Gerenciamento de Containers: Utilizar tecnologias como Docker e Kubernetes para orquestrar containers.
• Excelentes habilidades de comunicação e colaboração, sendo capaz de compartilhar conhecimentos e influenciar.
• Oratória, saber apresentar resultados utilizando ferramentas visuais e de fácil compreensão.
• Familiaridade com Gestão de Projetos.
• Familiaridade com Análise de Saving, ROI.
• Familiaridade com Projetos Ágeis e suas cerimônias (Daily, Sprint Planning, Sprint Review, etc.).

Diferenciais

• Processamento de Imagens (Visão Computacional).

Formação Acadêmica

Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática ou áreas relacionadas

Requisitos Desejáveis

Pós-graduação como Mestrado ou Doutorado