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ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo Easy

Local: 100% Home Office

Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado

Tempo de Projeto: Indeterminado

• 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.

• 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).

• 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.

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.

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