OverviewGrupo CPA Três Lagoas, Mato Grosso do Sul, BrazilVagaENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) | Grupo EasyLocal: 100% Home Office. Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado. Tempo de Projeto: Indeterminado.ResponsabilidadesAnotar 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 e classificação tabular.Análise exploratória de dados estruturados (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 PR e AP por classe, curva ROC e AUC, matriz de confusão, curvas de perda e acurácia durante o treinamento, distribuição de IoU (IoU).Learning curves (treino vs. validação).Dados estruturados (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 e consumo de GPU/CPU/memória em inferência.Como candidatarEnvie seu currículo para: ****** com o assunto: (Vaga) – (Seu Nome).
#J-18808-Ljbffr