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Descrição da vaga
No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.
Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!
Junte-se a nós e seja parte da mudança!
Atuação 100% remoto
#LI-JS2
Responsabilidades e atribuições
- Garantir a sustentação, manutenção e evolução contínua de modelos de Machine Learning e Deep Learning já publicados em produção.
- Identificar, diagnosticar e solucionar problemas/incidentes técnicos do dia a dia relacionados a desempenho, deriva de dados (data drift) e falhas nos modelos.
- Aplicar técnicas avançadas de Visão Computacional na análise e tratamento de dados visuais.
- Escrever e manter códigos limpos, performáticos e bem documentados, garantindo aderência às boas práticas e PEPs do ecossistema Python.
- Trabalhar em colaboração com os times de infraestrutura e engenharia de dados para manter a estabilidade dos pipelines operacionais.
Requisitos e qualificações
- Formação Acadêmica: Superior Completo em Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação, Matemática, Física, Estatística ou áreas correlatas.
- Experiência Comprovada: Ter atuado em projetos anteriores como Cientista de Dados, participando ativamente do ciclo completo (de ponta a ponta) de construção e publicação de modelos em produção.
- Domínio Técnico:
Conhecimento sólido em Python e controle de versão com Git.
Experiência prática em Machine Learning e Deep Learning.
Vivência sólida em projetos utilizando Visão Computacional.
Conhecimento das principais bibliotecas de ML/DL e aderência às PEPs de Python.
Localidade: Brasil