Overview
Engenheiro De Machine Learning Sênior (Sr) para atuar no Grupo CPA. Local: 100% Home Office. Modalidade de contratação: PJ ou Cooperado. Tempo de projeto: Indeterminado.
Responsibilities
* Anotar 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 retreino automático.
* Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações.
Requisitos obrigatórios
* Conhecimento de Python em 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 ferramentas: 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 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.
Metrics e gráficos que deve saber interpretar
* Visão Computacional (foco Principal): Curvas Precision-Recall e AP por classe; Curva ROC e AUC; Matriz de confusão; Curvas de perda e acurácia durante o treinamento; Distribuição de IoU; Learning curves.
* 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.
* MLOps / Produção: Detecção de drift de dados; Distribuição de probabilidades de saída; Métricas de latência/throughput; Consumo de GPU/CPU/memória em inferência.
Interessado? Envie seu currículo para: [contact], com o assunto: [Vaga] – [Seu Nome].
Seniority level
* Mid-Senior level
Employment type
* Full-time
Job function
* Engineering and Information Technology
* Industries: IT Services and IT Consulting
#J-18808-Ljbffr