Engenheiro De Machine Learning Sr

VAGA ENGENHEIRO DE MACHINE LEARNING (SÊNIOR) \| Grupo Easy Local: 100% Home Office Modalidade de Contratação: PJ ou Cooperado Tempo de Projeto: Indeterminado Responsabilidades principais 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 re\-treino automático. Trabalhar em conjunto com engenheiros de software para integrar os modelos em sistemas e aplicações. Requisitos obrigatórios Conhecimento de Python em quaisquer das 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 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 (ex.: regressão linear, regressão logística, árvores de decisão) e classificação tabular. Análise exploratória de dados estruturados (ex.: 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 (foco Principal)** * , \*\*\*\*\*\*:0\.95\. Curvas Precision\-Recall (PR) e AP por classe. Curva ROC e AUC. Matriz de confusão. Curvas de perda e acurácia durante o treinamento. Distribuição de IoU (Interseção Sobre a União). Learning curves (treino vs. validação). **Dados Estruturados (como Diferencial)** Gráficos de resíduos em regressão. Curvas de calibração de probabilidade. Feature importance, SHAP e PDP/ICE plots. Heatmaps de correlação e PCA (scree plot, biplot). **MLOps / Produção** Gráficos de detecção de drift de dados. Distribuição de probabilidades de saída (overconfidence). Métricas de latência/throughput. Consumo de GPU/CPU/memória em inferência. Acha que preenche todos os requisitos e quer fazer parte do nosso time? Envie seu currículo para: \*\*\*\*\*\* Com o assunto: \[Vaga] – \[Seu Nome] hashtag\#MachineLearning hashtag\#DataScientist hashtag\#AIEngineer hashtag\#DeepLearning hashtag\#MLOps hashtag\#Python hashtag\#TechLeadership hashtag\#SeniorEngineer