Responsabilidades:Coleta e Preparação de Dados:
- Auxiliar na coleta, limpeza e preparação de conjuntos de dados relevantes para o treinamento de modelos de IA;
- Realizar atividades de pré-processamento, como normalização, padronização e tratamento de valores ausentes.Exploração de Dados:
- Analisar dados para identificar padrões, tendências e insights que possam guiar o desenvolvimento de modelos de IA.Desenvolvimento e Treinamento de Modelos:
- Colaborar com a equipe para desenvolver, implementar e treinar modelos de aprendizado de máquina, utilizando bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, etc;
- Experimentar diferentes algoritmos e configurações para otimizar o desempenho dos modelos.Avaliação de Modelos:
- Avaliar o desempenho dos modelos utilizando métricas relevantes, como precisão, recall, F1-score, AUC, entre outras;
- Identificar problemas de viés, sobreajuste ou subajuste e tomar medidas corretivas.Testes e Validação:
- Realizar testes rigorosos nos modelos implantados para garantir seu funcionamento correto em diferentes cenários.Documentação:
- Documentar processos, abordagens, decisões e resultados dos modelos de maneira clara e organizada.Resolução de Problemas:
- Identificar problemas e desafios que podem ser abordados com IA, propondo soluções adequadas.Desenvolvimento de Provas de Conceito:
- Criar provas de conceito para demonstrar a viabilidade de soluções de IA em cenários específicos.Contribuição em Projetos de Equipe:
- Participar ativamente em projetos de equipe, oferecendo suporte e insights na implementação de soluções de IA.Requisitos:Experiência com programação em Python, com diferencial se tiver conhecimento ou experiência com bibliotecas de IA, ML e DL, como TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, PyTorch, etc.Conhecimentos sólidos nos conceitos básicos de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e Processamento de Linguagem Natural (PLN).Diferencial (não obrigatório / não reprovatório):Desenvolvimento em .NET
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