ENGENHEIRO DE MACHINE DEEP LEARNING PLENO

• Analisar cenários e propor soluções utilizando algoritmos de Machine Learning supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço.
• Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos de Deep Learning e Inteligência Artificial.
• Realizar análises exploratórias e preparação de dados para construção de pipelines analíticos.
• Monitorar métricas de desempenho dos modelos e implementar melhorias contínuas.
• Gerenciar versionamento, implantação e manutenção de modelos em ambientes produtivos.
• Desenvolver soluções de IA para processamento em tempo real.
• Atuar na integração de dados provenientes de diferentes fontes e tecnologias.
• Trabalhar de forma colaborativa em projetos utilizando metodologias ágeis.

• Experiência em projetos de Machine Learning e Deep Learning.
• Vivência no desenvolvimento de modelos preditivos, classificação, regressão e segmentação.
• Experiência em análise exploratória de dados, tratamento e transformação de grandes volumes de dados.
• Atuação com construção, treinamento, validação e implantação de modelos analíticos.
• Experiência em ambientes colaborativos com controle de versão e práticas ágeis.
• Conhecimento em desenvolvimento de pipelines de dados e integração com plataformas de armazenamento e processamento de dados.

• Formação superior completa em TI, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
• Desejável pós-graduação em Ciência de Dados e experiência com metodologias ágeis

Conhecimento ao menos cinco dos conhecimentos técnicos do grupo A e ao menos três do grupo B abaixo:

• Conhecimentos relacionados ao desenvolvimento e sustentação de soluções de Machine Learning e Data Science, incluindo linguagens de programação (Python, SQL e R), bancos de dados e plataformas de Big Data, ferramentas de ingestão e processamento de dados, ambientes de desenvolvimento analítico, frameworks de Machine Learning e Deep Learning, ferramentas de ETL/ELT e controle de versão com Git. Abrange todo o ecossistema tecnológico necessário para construção, treinamento, implantação e manutenção de modelos analíticos.

• Conhecimentos voltados à análise e modelagem de dados, contemplando análise exploratória, modelagem preditiva, avaliação de modelos de Machine Learning, preparação e transformação de dados para pipelines analíticos, fundamentos matemáticos, algoritmos de Data Science, redes neurais, aprendizado por reforço e Processamento de Linguagem Natural (NLP). Engloba as competências necessárias para compreender problemas de negócio e desenvolver soluções inteligentes baseadas em dados.

• Valorizamos a diversidade, equidade e a inclusão, independentemente de gênero, raça, etnia, orientação sexual, deficiência ou religião, portanto, todas as nossas vagas são afirmativas.