Qualificações:Python para Data Science/ML (pandas, numpy, scikit-learn);;SQL avançado e modelagem de dados;Frameworks de ML (PyTorch ou TensorFlow);Experiência com visão computacional (YOLO, OpenCV, CNNs);Experiência com dados estruturados e feature engineering;Estatística aplicada e métricas de avaliação de modelos.Diferenciais:Conhecimento de MLOps (MLflow, versionamento de modelos, pipelines de treinamento);Familiaridade com cloud (AWS ou GCP);Processamento em streaming, principalmente no contexto de IoT em larga escala;Experiência com desenvolvimento e treinamento de um modelo que foi para a produção do zero;Curiosidade por problemas de negócio além do técnicoExperiência anterior em startups, segurança pública, visão computacional aplicada a veículos/trânsito e/ou contexto de rua e produtos físicos em escala.Desafio da posição:Nosso sonho é um país onde todos e todas tenham direito às ruas. Para isso, precisamos avançar na geração de inteligência a partir do grande volume de informações que temos à nossa disposição.O desafio passa por modelos de aprendizado de máquina utilizando dados estruturados e suporte na otimização de modelos de visão computacional. E, como ninguém muda o Brasil sozinho, esse trabalho será desempenhado próximo ao nosso time de dados.Esse é um desafio para quem sonha grande. Pra quem abraça o desconhecido, navega no caos e trabalha hoje porque tem fé que o futuro que estamos ajudando a construir vai ser melhor que o presente.Responsabilidades Principais:Concepção e Implementação: Liderar o ciclo de vida completo de modelos de ML, desde o entendimento do problema de negócio até a escolha da arquitetura.Feature Engineering Avançada: Projetar e implementar pipelines de engenharia de atributos escaláveis.Industrialização de Modelos: Definir estratégias de deploy e automação (CI/CD/CT) para garantir escalabilidade e retreinamento contínuo dos modelos, em parceria com o time de infraestrutura e dados.Interface com o Negócio: Traduzir dores complexas das áreas de negócio em soluções técnicas viáveis e de alto impacto financeiro ou operacional.O que esperamos de você:Aspectos TécnicosExperiência comprovada em projetos de Machine Learning em produção;Histórico de trabalho com grandes volumes de dados estruturados;Experiência com pipelines de dados e ferramentas de processamento em escala;Aspectos ComportamentaisPragmatismo - entregar valor vs. buscar a solução perfeita;Autonomia - capacidade de definir abordagens e executar com pouca supervisão;Comunicação clara - traduzir resultados técnicos para stakeholders não-técnicos;Colaboração - trabalhar próximo ao time de dados existente.