Horário: 4 dias remoto e 1 dia presencial. De segunda a sexta-feira em horário comercial.
Modalidade: Híbrido
Descrição:
1. Desenvolver e implementar modelos de machine learning para diversas aplicações.
2. Analisar e processar grandes volumes de dados para criar soluções preditivas.
3. Avaliar a performance dos modelos e otimizar algoritmos para eficiência.
4. Colaborar com equipes de engenharia e dados para integrar modelos em sistemas de produção.
5. Pesquisar e aplicar técnicas de machine learning avançadas para resolver problemas complexos.
Requisitos:
1. Conhecimento em frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.
2. Sólida experiência com manipulação de dados e técnicas de modelagem estatística.
3. Experiência com linguagens de programação como Python ou R.
Desejável:
1. Conhecimentos em técnicas de deep learning e redes neurais.
2. Experiência com Big Data (Hadoop, Spark).
3. Familiaridade com pipelines de machine learning e ferramentas de MLOps.
4. Familiaridade com implementações de LLM, RAG.
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