Machine Learning Engineer

Descrição Da Vaga

Pesquisa e desenvolvimento de algoritmos voltados para soluções de Machine Learning para o produto mostQI (mostqi.com). Treinamento de modelos de Machine Learning, Data Science, aplicação de técnicas de Engenharia de Software, CI/CD e DevOps.

Responsabilidades

Desenvolvimento e manutenção de serviços e algoritmos voltados para o processamento, extração, transformação e tratamento de dados dentro da nossa stack.

Requisitos

• Graduados, Pós Graduados ou formados em ciências da computação, sistemas de informação, Engenharia Elétrica/Automação/Computação ou áreas afins;
• Bom conhecimento de NLP e de arquiteturas de LLM;
• Python;
• Programação em ambiente Linux.
  
  

Desejável

• C++;
• Facilidade em resolver problemas;
• Experiência com Deep Learning aplicado à Visão Computacional e NLP;
• Experiência com Pytorch, TensorFlow, OpenCV, Docker, Kubernetes e AWS.
  
  

Diferenciais (não Obrigatórios, Mas Valorizados)

• Curiosidade;
• Mentalidade crítica, criativa e experimental;
• Saber pesquisar, expandir o conhecimento e sempre se modernizar;
• Conhecimento em visão computacional;
• Perfil proativo;
• Boa comunicação.
  
  

Regime De Contratação

100% Home Office, de segunda à sexta-feira em uma das opções:

• Estágio:
• 6h diárias com bolsa de R$ 4.000,00;
• Vale refeição;
• Seguro de vida;
• Day Off ou vale aniversário.
• CLT:
• 8h diárias com salário a combinar;
• Participação nos lucros;
• Vale refeição; Day Off ou vale aniversário;
• Plano de saúde e odontológico SulAmérica 100% pago pela empresa para o titular.
  

Obs.: No momento, para esta vaga, estamos cadastrando apenas para banco de talentos. Mas fique à vontade para se inscrever no banco de talentos através do formulário de pré-seleção e/ou para conhecer nosso desafio.

Etapas Do Processo Seletivo

1- Pré-seleção (𝐄𝐬𝐭𝐚𝐦𝐨𝐬 𝐚𝐪𝐮𝐢). Faça seu cadastro clicando no botão abaixo:

Formulário de pré-seleção

2- Entrega do desafio. Clique no botão abaixo para visualizar todos os detalhes e orientações de entrega.

Desafio técnico

3- Avaliação dos desafios recebidos.

4- Apresentação do desafio técnico para os desafios pré-selecionados e bate-papo tecnico.

5- Avaliação psicológica.

6- Bate-papo com a liderança.

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