SENAI/PE CÓD.
107 PESQUISADOR II (aprendizado por reforço) Antesde realizar sua inscrição, leia com atenção as informações disponíveis nasRegras do Processo Seletivo SENAI (clique aqui)-INSCRIÇÕES: 10/04 a 15/04/2025Cargo: PESQUISADOR INDUSTRIAL II (aprendizado porreforço)Código da Vaga: 107Local de Atuação: Modelo Híbrido - Instituto SENAI de Inovação paraTecnologias da Informação e Comunicação (ISI-TICs) Recife/PEDetalhes da Oportunidade:Quantidade de vagas: 1 (contratação imediata, prazo indeterminado).Banco de talentos: Formação com validade de 6 meses, podendo ser prorrogado por mais 6 meses a critério da instituição.
Durante a validade do banco de talentos, candidatos podem ser convocados para vagas em outras unidades da mesma região, com alterações em benefícios, horários ou carga horária, conforme necessidade.O que esperamos de você?Perfil Desejado: Profissionalcom conhecimento e vivência sólida na área de Inteligência Artificial (IA), comfoco em Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning - RL) eSimulação.
Com conhecimento em modelagemde agentes inteligentes, desenvolvimento de ambientes simulados e otimização depolíticas para tomada de decisão.
E, experiência na aplicação dessas técnicasem áreas como robótica, finanças, jogos, veículos autônomos e otimização deprocessos industriais.- Formação acadêmica obrigatória: Curso superior completo em Engenharia daComputação, Ciência da Computação, Sistema de Informação, InteligênciaArtificial, Ciência de Dados, Engenharia de Robôs, Engenharia de Controle eAutomação, Matemática Aplicada ou áreas correlatas MAIS curso de MestradoCompleto em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistema deInformação, Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Engenharia de Robôs,Engenharia de Controle e Automação, Matemática Aplicada ou áreas correlatas.
- Principais atividades: Planejar e executar atividades de prospecção eaquisição de projetos junto a clientes em potencial e realizar o acompanhamentodos projetos junto aos clientes; Planejar, elaborar, gerir e executar projetosestratégicos e operacionais (pesquisa, desenvolvimento e inovação); Planejar,definir e executar ações de marketing estratégico e operacional através devisitas, apresentações, participação em eventos, escrita de artigos;Desenvolver mecanismos e ferramentas de pesquisa e inovação, propondo eparticipando de experiências para definição e otimização dos parâmetrospertinentes; Treinar os padrões estabelecidos e buscar a melhoria contínuajuntamente com os setores envolvidos, através da detecção e tratamento defalhas, bem como incentivar o aperfeiçoamento e ajuste das tarefas solicitadasnos padrões; Identificar e prover os recursos necessários, visando assegurar aaplicação sistemática dos processos; Orientar, treinar, monitorar e aplicar asferramentas de pesquisa, orientando-se pelos instrumentos e técnicaspertinentes para submeter os processos e produtos sob o controle e capaz;Sugerir melhorias nas aplicações e produtos, identificando as melhoresoportunidades e testando-as a fim de garantir o sucesso na implementação;Realizar inspeções nas aplicações testadas, orientando-se pelas fases doprocesso e confrontando com os procedimentos operacionais para detectarpossíveis casos de não conformidade e indicar ações corretivas; Estudartécnicas e estatísticas nos produtos, diagnosticando e efetuando medições, afim de subsidiar as intervenções; Selecionar, criar e definir um padrãoexecutável e lógico no desenvolvimento da pesquisa para a uniformidade econsistência técnica; Apoiar e manter a diretoria informada e atualizada, elaborandorelatórios para o devido acompanhamento e relatando sobre os problemas surgidose as soluções adotadas.
Atender, com excelência, os clientes internos eexternos.- Conhecimentos necessários: Aprendizado por reforço; Machine Learning,Deep Learning.- Conhecimentos desejáveis: Experiências em Frameworks e Bibliotecaspara Deep learning e Visão Computacional (Pytorch, Tensorflow, Keras GoogleColab, OpenCV, LabelBox, etc.
); em Ferramentas de simulação como Gazebo ouUnreal Engine; em Linguagens de programação como Python, C e C++; emsimuladores robóticos (Unreal, Gazebo, Matlab, V-REP, CARLA etc.
), em softwaresrobóticos (ROS, ROS 2, etc.
); e em técnicas de navegação e controle de veículosautônomos; e Conhecimento em hardware-in-the-loop (HIL).
- Experiência mínima obrigatória: 02 anos comprovados de experiênciaprofissional em pesquisa na área de atuação da vaga.
- Flexibilidade e disponibilidade: Necessário para viagens.O que oferecemos:Remuneração: R$ 11.630,03Benefícios: Assistência médica e odontológica; Vale-alimentação ou refeição; Day Off; Auxílio-creche; Universidade Corporativa; Empréstimo consignado; Previdência privada e Plano de carreira.Processo Seletivo: Etapas EliminatóriasToda a comunicação será feita exclusivamente por e-mail.
Fique atento à sua caixa de entrada e evite perder prazos!1ª ETAPA Inscrição2ª ETAPA - Análise Curricular- Para a etapa de análisecurricular, será enviado um formulário para preenchimento do candidato.
Serãoconsideradas apenas as informações preenchidas diretamente no formulário deaprofundamento de currículo do candidato.
As respostas realizadas nosquestionários, os currículos anexados no ato de inscrição, currículos enviadospor e-mail, ou via qualquer outro canal de comunicação, não serão considerados.3ª ETAPA - AvaliaçãoObjetiva - Serãoconsiderados aprovados em prova os candidatos que obtiverem nota igual ousuperior a 7,0 (sete), na avaliação objetiva.
Entretanto, só evoluirápara a próxima etapa, os 10 primeiros candidatos, e os empatados na décimaposição, entre as maiores notas.- CONTEÚDOPROGRAMÁTICO: Fundamentosde Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (MachineLearning): Definição e principais aplicações da InteligênciaArtificial (IA); Diferenças entre Aprendizado Supervisionado, NãoSupervisionado e Aprendizado por Reforço; Modelos clássicosde Machine Learning: Regressão, Árvores de Decisão, Random Forest,SVM; Redes Neurais Artificiais (ANNs) e suas arquiteturas básicas;Overfitting, Underfitting e Técnicas de Regularização; 2.
Fundamentos deAprendizado Profundo (Deep Learning): Redes Neurais Profundas: CNNs,RNNs, LSTMs e Transformers; Arquiteturas avançadas para aprendizado derepresentações; Backpropagation e funções de ativação; TransferLearning e Fine-Tuning. 3.
Fundamentos de Aprendizagem por Reforço(Reinforcement Learning - RL): Definição e conceitos básicos de RL;Processos de Decisão de Markov (MDP) e Propriedades; Modelo de Transição eRecompensa; Modelos Model-Free vs. Model-Based; Programação Dinâmica:Value Iteration, Policy Iteration; Trade-off entre Exploração e Exploração(Exploration vs.
Exploitation); Aprendizado Multiagente eHierárquico; Algoritmos Clássicos de RL: Métodos Baseadosem Valor: Q-Learning e SARSA; Double Q-Learning e DuelingDQN; Métodos Baseados em Política: REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient);Proximal Policy Optimization (PPO); Trust Region Policy Optimization(TRPO). 4.
Frameworks, Bibliotecas e Programação: Deep Learning:PyTorch, TensorFlow, Keras; Simulação: Gazebo, Unreal Engine,CARLA; Visão Computacional: OpenCV, LabelBox; Linguagens: Python, C,C++; Software Robótico: ROS, ROS 24ª ETAPA - EntrevistaComportamental5ª ETAPA - EntrevistaTécnica- Durante o processoseletivo, a Instituição poderá inverter a ordem das entrevistas, de acordo como melhor uso de tempo e de recursos.6ª ETAPA - Análise Documental7ª ETAPA - Finalizaçãoe Divulgação do ResultadoCritérios deDesempate (em caso de empate): Candidatos PCD; Maior nota na entrevista como gestor; Maior tempo de experiência na área; Melhor desempenho nas etapas doprocesso.Por que trabalhar conosco?Acreditamos naconstrução e fortalecimento da indústria em Pernambuco, trabalhando para odesenvolvimento da educação básica e profissional, da promoção da saúde dotrabalhador, e para os avanços em inovação e tecnologia.Aqui, você seráacolhido em um ambiente colaborativo, dinâmico e que poderá contribuir com oseu desenvolvimento profissional.Também valorizamos ainclusão e a diversidade, por isso, todas as nossas vagas estão abertas apessoas com deficiência (PCD) e reabilitadas pelo INSS.
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