ResponsabilidadesColeta, Limpeza e Análise de Dados: Extrair, transformar e organizar dados para treinar modelos de aprendizado de máquina, garantindo qualidade e consistência.Pesquisa e Desenvolvimento de Modelos: Explorar diferentes abordagens de aprendizado de máquina e deep learning, ajustando hiperparâmetros e avaliando desempenho com métricas adequadas.Validação e Experimentação Empírica: Conduzir testes, comparar métodos e otimizar soluções baseadas em resultados experimentais.Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes: Implementar e integrar modelos de aprendizado de máquina em soluções computacionais, utilizando frameworks modernos.Monitoramento e Aprimoramento Contínuo: Acompanhar o desempenho dos modelos em cenários reais, identificar deriva de conceito e propor melhorias.Documentação e Relatórios: Registrar resultados, elaborar relatórios técnicos e contribuir para publicações científicas.Responsabilidades GeraisManter boas práticas de engenharia de software no desenvolvimento de soluções computacionais.Atualizar-se continuamente sobre tendências e avanços na área de aprendizado de máquina.Colaborar ativamente com a equipe do projeto, compartilhando conhecimentos e insights.Garantir a segurança e integridade dos dados, respeitando normas éticas e institucionais.Requisitos MínimosGraduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS), Ciência da Computação, Engenharias (Computação, Software, etc.
), ou áreas correlatas.Conhecimento sólido em aprendizado de máquina e inteligência artificial.Experiência com linguagens de programação como Python e bibliotecas relacionadas (Django, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, NumPy).Capacidade de manipulação e análise de grandes volumes de dados.Conhecimento em engenharia de dados, limpeza e preparação de conjuntos de dados para modelagem.Experiência na implementação e avaliação de modelos preditivos.
Familiaridade com métricas de desempenho de modelos e validação cruzada.Experiência com versionamento de código (Git) e práticas de desenvolvimento colaborativo.Experiência com Gitflow, CI/CD e Docker para implementação e integração contínua.Desenvolvimento de sistemas complexos considerando complexidade computacional.Compreensão de engenharia de software, incluindo requisitos funcionais e não funcionais e regras de negócio.Capacidade de trabalhar de forma colaborativa.DesejávelPós-graduação, mestrado ou doutorado com ênfase em inteligência artificial ou áreas afins.Conhecimento em redes neurais e arquiteturas como CNNs (redes neurais convolucionais) e RNNs (redes neurais recorrentes).Domínio de frameworks como TensorFlow ou PyTorch para construção e treinamento de modelos de deep learning.Familiaridade com ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) como VS Code ou PyCharm.Capacidade de resolver problemas complexos relacionados a IA.
Habilidade de comunicação eficaz para expor ideias e resultados de forma clara.Capacidade de trabalhar em equipe em projetos de IA.
Disposição para aprendizado contínuo e acompanhamento de tendências e avanços na área de inteligência artificial.#J-18808-Ljbffr