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Oportunidade na Yapoli 

Engenheiro de Machine Learning com ênfase em Visão Computacional

Pleno

Período:

Integral

Local de trabalho:

Remoto (residir em SP)

Valor da oferta:

R$ 9.046,80

Descrição

Estamos em busca de um Engenheiro de Machine Learning especializado em Visão Computacional, com experiência em modelos de Linguagem com Grande Porte (LLM) para integrar nossa equipe de pesquisa e desenvolvimento. Esta posição é aberta tanto a doutorandos como também candidatos com mestrado e experiência prática relevante também serão considerados. O candidato ideal terá experiência sólida em técnicas avançadas de visão computacional, com foco principal em processamento de imagens, além de expertise em TensorFlow, stability.AI, Amazon SageMaker e Amazon Bedrock.

Responsabilidades

• Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning, com foco em técnicas avançadas de visão computacional para processamento de imagens;
• Pesquisar e aplicar modelos de Linguagem com Grande Porte (LLM) em projetos específicos;
• Colaborar com equipes interdisciplinares para entender requisitos de negócios e traduzi-los em soluções de Machine Learning;
• Projetar, treinar, avaliar e otimizar modelos de aprendizado profundo para aplicações práticas;
• Trabalhar de perto com dados complexos e grandes conjuntos de dados para garantir a qualidade e eficácia dos modelos;
• Implementar e otimizar algoritmos de Machine Learning usando TensorFlow, Amazon SageMaker e outras ferramentas relevantes;
• Manter-se atualizado com as últimas pesquisas e avanços no campo de Machine Learning, especialmente em visão computacional;
• Colaborar com a equipe de engenharia de software para integrar modelos de Machine Learning em produtos e serviços.

Requisitos

• Doutorado ou mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Inteligência Artificial ou área relacionada (preferencialmente doutorandos);
• Experiência significativa em projetos de pesquisa ou acadêmicos relacionados a Machine Learning, com ênfase em visão computacional;
• Conhecimento sólido em modelos de Linguagem com Grande Porte (LLM);
• Experiência prática com TensorFlow, Amazon SageMaker e outras bibliotecas relevantes de Machine Learning;
• Habilidades avançadas em programação, preferencialmente em Python;
• Experiência em processamento de imagens, detecção de objetos, segmentação e outras técnicas de visão computacional;
• Capacidade de traduzir conceitos complexos de Machine Learning para soluções práticas em ambientes empresariais;
• Forte habilidade analítica e capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados.

Diferenciais

• Experiência em stability.AI ou outras plataformas de automação de Machine Learning;
• Familiaridade com Amazon Bedrock para orquestração e gerenciamento de modelos;
• Experiência em implementação de modelos de Machine Learning em produção;
• Publicações acadêmicas em conferências ou revistas relevantes;
• Familiaridade com técnicas de transferência de aprendizado.

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Anexar CV (PDF)

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Digital Asset Management (DAM) – em português Gestão de Ativos Digitais

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Solução focada em gerenciamento de documentos digitais e mídias digitais. Ou seja, a organização de arquivos digitais que funciona on-line, 100% na nuvem preparada para fazer a gestão de milhões de materiais digitais. De forma rápida, prática, segura e auditável.

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Yapoli como GED

Acrônimo de Gerenciamento Eletrônico de Documentos ou Gestão Eletrônica de Documentos, GED é a classificação de plataformas que se relacionam diretamente com princípios de economia e eficácia na produção e no uso de documentos (conteúdo). Onde a informação deve estar disponível no lugar certo, na hora certa e para as pessoas certas. Inteligência artificial, integrações, governança, relatórios em tempo real, extração de informações e características dos ativos digitais são funcionalidades que destacam a Yapoli em comparação a plataformas com posicionamento GED, ECM, DAM, Content Platform, auxiliando grandes corporações na empreitada de, enquanto DAM ou Gestão de Ativos Digitais, organizar, gerir, centralizar e distribuir os ativos digitais.

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