Excelente oportunidade de carreira para um profissional experiente em Aprendizado de Máquina.
Em nossa equipe, você trabalhará juntamente com outros especialistas em desenvolvimento para criar modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando tecnologias como PyTorch, TensorFlow e Open CV.
Algumas responsabilidades incluem:
* Analisar e preparar datasets de Visão Computacional;
* Projetar, treinar e validar modelos Deep Learning para classificação, detecção e segmentação de imagens;
* Treinar e implementar modelos YOLOv5 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;
Requisitos Obrigatórios:
* Conhecimento de Python em quaisquer das bibliotecas de ML/DL;
* Experiência Prática com YOLOv5 (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);
Diferenciais:
* Experiência em Dados Estruturados: Preparação de Dataset, Treinamento e Inferência em Problemas de Regressão e Classificação Tabular;
* Análise Exploratória de Dados Estruturados (Análise das Componentes Principais - 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 Interpretar:
* Visão Computacional: MAP@0.5, Curvas Precision-Recall (PR) e AP por Classe, Curva ROC e AUC, Matriz de Confusão;
* Dados Estruturados: Gráficos de Resíduos em Regressão, Curvas de Calibração de Probabilidade, Feature Importance, SHAP e PDP/ICE Plots;
* MLOps/Produção: Gráficos de Detecção de Drift de Dados, Distribuição de Probabilidades de Saída (Overconfidence), Métricas de Latência/Throughput;
Ao se candidatar a essa vaga, você estará demonstrando sua capacidade de contribuir com seu conhecimento e experiência para o sucesso da empresa.