OverviewVAGA ENGENHEIRO 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.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 (ex.: 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; Distribuição de IoU; Learning curves.Dados Estruturados (como Diferencial): Gráficos de resíduos em regressão; Curvas de calibração de probabilidade; Feature importance, SHAP e PDP/ICE; 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.Se você preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time, envie seu currículo para: (remover para publicação).Formatação de nível de senioridadeMid-Senior levelTipo de contrataçãoFull-timeFunçãoEngenharia e Tecnologia da InformaçãoIndústrias: IT Services and IT ConsultingNota: Este anúncio pode conter informações de vaga de forma genérica. Este conteúdo é apenas para fins de avaliação e refinamento.
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