Engenheiro De Machine Learning Sr

Grupo CPA; Cabedelo; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo parcial

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia busca um Engenheiro de Machine Learning sênior para atuar em 100% Home Office. O candidato ideal possui experiência em Python e aplicações de visão computacional, além de MLOps. Essa função inclui projetar e otimizar modelos de deep learning e trabalhar junto a engenheiros de software. Envie seu currículo para candidatar-se.

Qualificações

• Trabalhar com datasets de visão computacional.
• Projeção e validação de modelos de deep learning.
• Implantação de práticas de MLOps.

Responsabilidades

• Anotar e preparar datasets.
• Treinar e implementar modelos YOLO.
• Integrar modelos em sistemas e aplicações.

Conhecimentos

Conhecimento de Python em bibliotecas de ML/DL (PyTorch, TensorFlow, OpenCV)

Experiência prática com YOLO

Experiência sólida em visão computacional

Experiência em MLOps

Boas práticas de engenharia de software (Git, testes automatizados)

Ferramentas

AWS SageMaker Studio

MLflow

Kubeflow

Docker

Kubernetes

Airflow

Descrição da oferta de emprego

VAGA

ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo Easy

Local: 100% Home Office

Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado

Tempo de Projeto: Indeterminado

Responsabilidades

• Anotar 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.
• Implantar 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 obrigatórios

• Conhecimento 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).

Diferenciais

• Experiência 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 interpretar

Visão 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 se candidatar

Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time?

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Com o assunto: [Vaga] – [Seu Nome]

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