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Desenvolvedor Machine Learning

EMPRESA CONFIDENCIAL

  • Híbrido
  • Brasília, DF, BR
      Brasília, DF, BR
  • 4 dias remoto e 1 dia presencial. De segunda a sexta-feira em horário comercial.
  • Profesional

Descripción y responsabilidades

Desenvolver e implementar modelos de machine learning para diversas aplicações. 

Analisar e processar grandes volumes de dados para criar soluções preditivas. 

Avaliar a performance dos modelos e otimizar algoritmos para eficiência. 

Colaborar com equipes de engenharia e dados para integrar modelos em sistemas de produção. 

Pesquisar e aplicar técnicas de machine learning avançadas para resolver problemas complexos.

Requisitos

Conhecimento em frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.

Sólida experiência com manipulação de dados e técnicas de modelagem estatística. 

Experiência com linguagens de programação como Python ou R. 

Desejável: 

Conhecimentos em técnicas de deep learning e redes neurais. 

Experiência com Big Data (Hadoop, Spark). 

Familiaridade com pipelines de machine learning e ferramentas de MLOps.

Familiaridade com implementações de LLM, RAG.

Beneficios

Assistência médicaAssistência odontológicaInformado na entrevistaPrevidência privadaSeguro de Vida


Regime de Contratação

CLT, PJ, Cooperado

Acerca de la empresa

Você atuará em uma empresa que DESENVOLVE SOLUÇÕES EM CIBERSEGURANÇA, que acredita em descomplicar os fluxos mais complexos de dados e usá-los na superação de desafios do mundo real, que aposta nos melhores talentos e leva a tecnologia ao limite para construir produtos que transformam, otimizam e protegem grandes operações em níveis nacional e global.

Faça parte de um time multidisciplinar, que valoriza suas ideias, compartilha o conhecimento e abraça os desafios em um ambiente agradável e dinâmico.

Se você é proativo, se comunica bem e sabe ser um team player, veja os requisitos e candidate-se!

Código: 83730

Fecha de registro: 2024-07-29

Fecha de actualización: 2024-10-18

  • Código: 83730
  • Fecha de registro: 2024-07-29
  • Fecha de actualización: 2024-10-18

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