Engenheiro De Machine Learning

buscojobs Brasil; Pará; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de recrutamento busca um profissional altamente qualificado para desenvolver e implementar modelos de machine learning na área da saúde. A posição envolve aplicações como diagnóstico assistido e otimização de processos hospitalares. Os candidatos devem ter graduação relevante e experiência significativa em machine learning, com conhecimentos em MLOps e ferramentas como TensorFlow e Azure ML.

Qualificações

• Experiência mínima de 3 anos com machine learning em produção.
• Conhecimento em MLOps e deploy de modelos.
• Experiência com dados de saúde é um diferencial.

Responsabilidades

• Desenvolver e implementar modelos de machine learning voltados à saúde.
• Aplicar diagnósticos assistidos e predições de risco.
• Otimizar processos hospitalares com soluções éticas.

Conhecimentos

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

MLflow

Kubeflow

Azure ML

Python

R

SQL

Docker

Kubernetes

Formação académica

Graduação em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística ou áreas afins

Ferramentas

Azure ML

Databricks ML

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) profissional altamente qualificado(a) para atuar no desenvolvimento e implementação de modelos de machine learning voltados à área da saúde. A posição envolve aplicações como diagnóstico assistido, predição de riscos e otimização de processos hospitalares, com foco em geração de valor por meio de dados médicos complexos e soluções éticas em IA.

Requisitos

• Graduação em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística ou áreas afins
• Experiência mínima de 3 anos com ML em produção
• Conhecimento em MLOps e deploy de modelos
• Experiência com dados de saúde (diferencial)

Hard Skills

• Frameworks ML: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• MLOps: MLflow, Kubeflow, Azure ML
• Linguagens: Python, R, SQL
• Cloud: Azure ML, Databricks ML
• DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD
• Monitoramento: Model drift, performance monitoring

Soft Skills

• Pensamento científico
• Resolução de problemas complexos
• Colaboração interdisciplinar
• Comunicação de resultados técnicos
• Aprendizado contínuo
• Ética em IA para saúde