[Job-224] Machine Learning Engineer Sênior

Belo Horizonte, MG /
Business Unit – Taurus /
Homeoffice
CI&T is your end-to-end digital transformation partner. As a digital native, we bring a 25-year track record of accelerating business impact through complete and scalable digital solutions. With a global presence of more than 3,300 professionals in strategy, research, data science, design and engineering, we unlock top-line growth, improve customer experience and drive operational efficiency. 

Sua missão:
- Desenhar, Implementar, Evoluir, Otimizar produtos de dados utilizando Machine Learning.
- Explorar grandes volumes de dados apoiando um Data Scientist a encontrar respostas a problemas de negócio e outros padrões.
- Entender modelos de Machine Learning rodando em pequena escala para escalar os mesmos para quantidades de dados, requisições (inferências) e infraestruturas mais complexas.
- Implementar modelos de Machine Learning para diversos fins, como classificação de imagens, detecção de objetos em imagens e outros utilizando redes neurais com deep learning, apoiando Data Scientists na validação estatística dos mesmos.
- Criar visualizações de dados para explicar suas análises e conclusões para uma audiência técnica;
- Buscar continuamente por novas ferramentas, processos e técnicas para resolver problemas utilizando técnicas de machine learning e outras competências relacionadas à Data Science.
- Buscar gerar impacto de negócio através da utilização de dados.
 
Você precisa ter prática com:
- Programação, manipulação e modelagem de dados em Python.
- Ser capaz de apoiar os cientistas de dados na classificação de imagens usando Keras e TensorFlow 2.0 (ou frameworks semelhantes).
- Entendimento de Redes Neurais e suas diversas arquiteturas (CNNs, etc..).
- Implementação de modelos desenvolvidos em Keras e TensorFlow na nuvem.
- Design, Implementação e Evolução de Pipelines de Processamentos de dados para Machine Learning (MLOps), buscando implementar as melhores práticas de pipelines automatizados.
- Otimização da Qualidade de Modelos de Machine Learning (Hyper Parameter tuning) com apoio de pessoas cientistas de dados..
- Otimização Técnica em Machine Learning, performance, tempo de resposta, custo de inferência.
- Monitoramento e Troubleshooting dos modelos implementados.
(diferencial) Engenharia de dados, ETL, ferramentas de Big Data (como Spark);
(diferencial) Entendimento de Explainability (Explicabilidade) em Deep Learning.

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