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Engenheiro de inteligência artificial

Cachoeiro de Itapemirim
beBeeMachine
Anunciada dia 4 outubro
Descrição

Estamos procurando por um profissional experiente em Inteligência Artificial para o cargo de Engenheiro de Machine Learning Sênior.

O trabalho será realizado em regime de contrato a prestação de serviços e tem prazo indeterminado.

Responsabilidades:

* Anotar e preparar conjuntos de dados de visão computacional;
* Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos de aprendizado profundo para classificação, detecção e segmentação de imagens;
* Treinar e implementar modelos YOLO (Você Só Olha Uma vez) para tarefas de detecção de objetos;
* Implementar pipelines de inferência eficientes para produção;
* Trabalhar com engenheiros de software para integrar os modelos nos sistemas e aplicações;
* Implementar práticas de MLOps: CI/CD de modelos, versionamento de dados e experimentos, monitoramento e re-treino automático.

Habilidades Requeridas:

* Conhecimento avançado de Python em bibliotecas de IA/Aprendizado Profundo;
* 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 ferramentas como AWS SageMaker Studio, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Airflow;
* Conhecimento em boas práticas de engenharia de software (Git, testes automatizados, ambientes reprodutíveis).

Diferenciais:

* Experiência 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 dispositivos de borda (TensorRT, ONNX, quantização).

Métricas e Gráficos que Deve Saber Interpretar:

* Visão Computacional (Foco Principal): mAP@0.5, Curvas Precision-Recall e AP por classe, Curva ROC e AUC, Matriz de Confusão, Curvas de Perda e Acurácia durante o Treinamento;
* Dados Estruturados: Gráficos de Resíduos em Regressão, Curvas de Calibração de Probabilidade, Feature Importance, SHAP e PDP/ICE Plots, Heatmaps de Correlação e PCA;
* MLOps / Produção: Gráficos de Detecção de Drift de Dados, Distribuição de Probabilidades de Saída, Métricas de Latência/Throughput.

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