Engenheiro De Machine Learning Sr

Grupo CPA; Macapá; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um Engenheiro de Machine Learning Sênior para atuar 100% home office. O candidato ideal deve ter forte conhecimento em Python, experiência com YOLO e familiaridade com práticas de MLOps. As responsabilidades incluem anotar datasets, treinar modelos de deep learning e colaborar com engenheiros de software. Oferecemos um contrato como PJ ou Cooperado em um projeto de tempo indeterminado.

Qualificações

• Conhecimento em bibliotecas de ML/DL como PyTorch, TensorFlow e OpenCV.
• Experiência com treinamento de YOLO e problemas de detecção de objetos.
• Experiência em MLOps e boas práticas de engenharia de software.

Responsabilidades

• Anotar e preparar datasets de visão computacional.
• Treinar, validar e otimizar modelos de deep learning.
• Implementar práticas de MLOps, integrando modelos em sistemas.

Conhecimentos

Python

YOLO

Visão Computacional

MLOps

Engenharia de Software

Ferramentas

AWS SageMaker Studio

MLflow

Kubeflow

Docker

Kubernetes

Airflow

Descrição da oferta de emprego

Resumo da Vaga

VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 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.
• Implementar práticas de MLOps: CI/CD de modelos, versionamento de dados e de experimentos, monitoramento e retreinamento 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 e classificação tabular.
• Análise exploratória de dados estruturados (PCA, correlações, 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 devem ser interpretados

• Visão computacional (foco principal): curvas Precision-Recall, AP por classe, curva ROC/AUC, matriz de confusão, curvas de perda e acurácia durante o treinamento, distribuição de IoU.
• Learning curves (treino vs. validação).
• Dados estruturados (diferencial): gráficos de resíduos em regressão, curvas de calibração, feature importance, SHAP, PDP/ICE, heatmaps de correlação e PCA.
• MLOps / produção: gráficos de drift de dados, distribuição de probabilidades de saída (overconfidence).
• Métricas de latência/throughput, consumo de GPU/CPU/memória em inferência.

Como candidatar-se

Envie seu currículo para: ******. Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome).

Hashtags

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