VAGAENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 100% Home OfficeModalidade de Contratação: PJ ou CooperadoTempo de Projeto: IndeterminadoResponsabilidadesAnotar 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.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.Feature importance, SHAP e PDP/ICE plots.Heatmaps de correlação e PCA (scree plot, biplot).MLOps / ProduçãoGráficos de detecção de drift de dados.Distribuição de probabilidades de saída (overconfidence).Métricas de latência/throughput.Consumo de GPU/CPU/memória em inferência.Como se candidatarAcha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time?Envie seu currículo para: ?? ******Com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome)hashtag#MachineLearning hashtag#DataScientist hashtag#AIEngineer hashtag#DeepLearning hashtag#MLOps hashtag#Python hashtag#TechLeadership hashtag#SeniorEngineer
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