Engenheiro De Machine Learning Sr - Vaga Desafiadora
O candidato ideal terá conhecimento avançado em Python, PyTorch ou TensorFlow, e experiência com YOLO (treinamento e inferência em problemas de detecção de objetos) para trabalhar em projetos inovadores e desafiadores.
Responsabilidades Principais
* Anotar e preparar datasets de visão computacional para o desenvolvimento de modelos de deep learning.
* Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de classificação, detecção e segmentação de imagens utilizando técnicas de machine learning avançadas.
* Treinar e implementar modelos YOLO (You Only Look Once) para tarefas de detecção de objetos com precisão e eficiência.
* Desenvolver pipelines de inferência para execução eficiente em produção, garantindo a integração suave com sistemas e aplicações.
* Implementar práticas de MLOps: CI/CD de modelos, versionamento de dados e experimentos, monitoramento e re-treino automático para garantir a qualidade e eficácia dos modelos.
* Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações, garantindo a interoperabilidade e a escalabilidade dos sistemas.
Métricas E Gráficos Importantes
1. 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).
2. Learning curves (treino vs. validação).
3. 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).
4. MLOps / produção: gráficos de detecção de drift de dados. Distribuição de probabilidades de saída (overconfidence).
5. Métricas de latência/throughput. Consumo de GPU/CPU/memória em inferência.