Engenheiro De Machine Learning Sr

Grupo CPA; São Luís; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo parcial

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um Engenheiro de Machine Learning Sênior para trabalho 100% remoto. O candidato ideal deverá ter experiência em Python, deep learning e YOLO. As responsabilidades incluem projetar e otimizar modelos, além de integrar soluções em sistemas. A posição requer habilidades práticas em MLOps e boas práticas de engenharia de software.

Qualificações

• Conhecimento avançado em Python e bibliotecas de Machine Learning.
• Experiência prática em YOLO para detecção de objetos.
• Sólida experiência em visão computacional e MLOps.

Responsabilidades

• Anotar e preparar datasets de visão computacional.
• Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de deep learning.
• Implementar práticas de MLOps em produção.

Conhecimentos

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

YOLO (detecção de objetos)

Visão computacional (classificação, detecção, segmentação)

MLOps com ferramentas (AWS SageMaker, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Airflow)

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

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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