Vagas para quem quertransformar negócios e sua carreira: Requisitos da vaga: - Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas afins. - Técnicas de aprendizado de máquina: Conhecimento em algoritmos, estatística e análise de dados, além de experiência com visão computacional, utilizando bibliotecas como OpenCV. - Programação e frameworks: Experiência prática com Python e frameworks como TensorFlow, Keras e scikit-learn, além de bibliotecas como Pandas para processamento de dados. - Visualização de dados: Conhecimento em ferramentas como Matplotlib para criação de gráficos e visualização de resultados. - Cloud Computing: Conhecimento em serviços de Cloud Computing, especialmente AWS (SageMaker, Lambda, EC2). - Virtualização e repositórios de código: Familiaridade com ferramentas de virtualização, especialmente Docker, e experiência com controle de versão usando GitHub. - A vaga é hibrida no nosso escritório que fica na R. Dep. Heitor Alencar Furtado, Campo Comprido, Curitiba - PR, 81200-110. Suas atividades: - Análise e pré-processamento de dados: Coletar, limpar e organizar conjuntos de dados relevantes. Realizar análise exploratória para identificar padrões e tendências que possam ser aplicados em projetos de aprendizado de máquina. - Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina: Projetar, implementar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina, com foco em seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e validação dos modelos. - Treinamento e validação de modelos: Criar conjuntos de treinamento e teste, treinar modelos e avaliar sua eficácia utilizando métricas como acurácia, precisão e recall. Implementar validação cruzada para garantir robustez. - Exploração e visualização de dados: Utilizar ferramentas de visualização para comunicar insights de forma clara. Explorar correlações e fornecer recomendações acionáveis a partir de padrões detectados. - Otimização e aprimoramento de modelos: Otimizar modelos existentes, implementando melhorias que aumentem a precisão, eficiência e escalabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina. - Colaboração e suporte técnico: Colaborar com equipes multidisciplinares para entender as necessidades do projeto e oferecer suporte técnico em aprendizado de máquina e análise de dados. - Gestão de repositórios: Manter repositórios de códigos e dados organizados e atualizados, assegurando a colaboração eficiente entre os membros da equipe. É importante te lembrar que: - Na UDS contratamos pessoas competentes, com vontade de transformar usando o seu conhecimento. Isso independe da sua região, idade, etnia ou raça, religião, identidade de gênero ou orientação sexual. Seus conhecimentos são aderentes à vaga? Isso é tudo o que importa. Seu perfil e valores casam com os nossos? Venha criar transformações com a gente.