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Engenheiro de Machine Learning

matrixcargo

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placeCuritiba, Paraná home_workHybrid workFreiberuflich publicAggregierter Job · BR

eventVeröffentlicht am 25. Sept. 2026 · verifiedWir haben dies zum Zeitpunkt der Aggregation bestätigt

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Über den Job

Você tem sangue nos olhos e encara desafios?Gosta de aprender e compartilhar conhecimento?Tem disciplina para trabalhar com metas?Quer fazer parte da criação de algo novo?Então seu lugar é com a gente!Na Matrixcargo o trabalho é bem duro, porém tentamos fazer ficar divertido.Qual é nossa missão:Fornecer uma PLATAFORMA DIGITAL de alta tecnologia para soluções logísticas colaborativas com evolução constante, proporcionando sinergias operacionais por otimização de recursos e lucro para todos agentes envolvidos no processo logístico.Como é trabalhar na Matrixcargo?Seguimos altos padrões de ética;Autonomia na execução do trabalho, com muito contexto e pouca orientação;Projetos desafiadores;Hierarquia flat para discussão e tomada de decisão;Temos paixão por pessoas que sejam:Engajadas com o negócio:

Que valorizam o entusiasmo, o comprometimento e a determinação nos resultados.Autoconfiantes:

Que valorizam a si mesma e acreditam no seu potencial.Ágeis e Disciplinadas: Que sejam pessoas rápidas na identificação e resolução de problemas, sem esquecer dos princípios e fundamentos da área.Pense antes de executar:

Que sejam pessoas que busquem o porquê das coisas e que planejem qualquer atividade antes de executar para entregar resultados consistentes.

Responsabilidades e atribuições

Análise e pré-processamento de dados: Coletar, limpar e organizar conjuntos de dados relevantes. Realizar análise exploratória para identificar padrões e tendências que possam ser aplicados em projetos de aprendizado de máquina.

Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina: Projetar, implementar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina, com foco em seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e validação dos modelos.

Treinamento e validação de modelos: Criar conjuntos de treinamento e teste, treinar modelos e avaliar sua eficácia utilizando métricas como acurácia, precisão e recall. Implementar validação cruzada para garantir robustez.

Exploração e visualização de dados: Utilizar ferramentas de visualização para comunicar insights de forma clara. Explorar correlações e fornecer recomendações acionáveis a partir de padrões detectados.

Otimização e aprimoramento de modelos: Otimizar modelos existentes, implementando melhorias que aumentem a precisão, eficiência e escalabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina.

Colaboração e suporte técnico: Colaborar com equipes multidisciplinares para entender as necessidades do projeto e oferecer suporte técnico em aprendizado de máquina e análise de dados.

Gestão de repositórios: Manter repositórios de códigos e dados organizados e atualizados, assegurando a colaboração eficiente entre os membros da equipe.

Requisitos e qualificações

Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas afins.

Técnicas de aprendizado de máquina: Conhecimento em algoritmos, estatística e análise de dados, além de experiência com visão computacional, utilizando bibliotecas como OpenCV.

Programação e frameworks: Experiência prática com Python e frameworks como Tensor

Flow, Keras e scikit-learn, além de bibliotecas como Pandas para processamento de dados.

Visualização de dados: Conhecimento em ferramentas como Matplotlib para criação de gráficos e visualização de resultados.

Cloud Computing: Conhecimento em serviços de Cloud Computing, especialmente AWS (Sage

Maker, Lambda, EC2).

Virtualização e repositórios de código: Familiaridade com ferramentas de virtualização, especialmente Docker, e experiência com controle de versão usando Git

Hub

Informações adicionais

A vaga é hibrida no nosso escritório que fica na R. Dep. Heitor Alencar Furtado, 3350 - Campo Comprido, Curitiba - PR, 81200-110, com possibilidade de um modelo home office.Sala de descompressão com jogos e pufes.Regime híbrido, com atuação presencial duas vezes por semana.

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