Engenheiro De Machine Learning Sr

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

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está buscando um Engenheiro de Machine Learning Sênior para atuar em 100% home office. O profissional será responsável por projetar, treinar e otimizar modelos de deep learning, além de implementar práticas de MLOps. É necessário ter conhecimento sólido em Python e experiência com YOLO e visão computacional. O ambiente é desafiador, visando a inovação em projetos de inteligência artificial.

Qualificações

• Conhecimento sólido de Python nas bibliotecas de ML/DL.
• Experiência prática com YOLO em detecção de objetos.
• Experiência em MLOps com ferramentas relevantes.

Responsabilidades

• Preparar datasets e anotar dados para visão computacional.
• Projetar e otimizar modelos de deep learning.
• Implementar práticas de MLOps e integrar modelos em sistemas.

Conhecimentos

Python

Visão Computacional

MLOps

YOLO

Ferramentas

PyTorch

TensorFlow

OpenCV

AWS SageMaker

Docker

Kubernetes

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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