OverviewVAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 100% Home OfficeModalidade de Contratação: PJ ou CooperadoTempo de Projeto: IndeterminadoResponsibilitiesAnotar 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 experimentos, monitoramento e re-treino automático.Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações.Requisitos obrigatóriosConhecimento 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).DiferenciaisExperiência 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 interpretarVisão 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, SHAP e PDP/ICE plots, heatmaps de correlação e PCA.MLOps / Produção: Gráficos de detecção de drift de dados, distribuição de probabilidades de saída, métricas de latência/throughput, consumo de GPU/CPU/memória em inferência.Seniority levelMid-Senior levelEmployment typeFull-timeJob functionEngineering and Information TechnologyIndustriesIT Services and IT ConsultingReferrals increase your chances of interviewing at Grupo CPA by 2xGet notified about new Machine Learning Engineer jobs in Uberaba, Minas Gerais, Brazil
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