Contato
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27/03/2024 | 1 Vaga
Descrição
Coleta e Preparação de Dados:
Auxiliar na coleta, limpeza e preparação de conjuntos de dados relevantes para o treinamento de modelos de IA;
Realizar atividades de pré-processamento, como normalização, padronização e tratamento de valores ausentes.
Exploração de Dados:
Analisar dados para identificar padrões, tendências e insights que possam guiar o desenvolvimento de modelos de IA.
Desenvolvimento e Treinamento de Modelos:
Colaborar com a equipe para desenvolver, implementar e treinar modelos de aprendizado de máquina usando bibliotecas como Tensor Flow, Keras, Scikit-Learn, etc;
Experimentar diferentes algoritmos e configurações para otimizar o desempenho dos modelos.
Avaliação de Modelos:
Avaliar o desempenho dos modelos utilizando métricas relevantes, como precisão, recall, F1-score, AUC, entre outras;
Identificar problemas de viés, sobreajuste ou subajuste e tomar medidas corretivas.
Testes e Validação:
Realizar testes rigorosos nos modelos implantados para garantir que eles funcionem corretamente em diferentes cenários.
Documentação:
Documentar processos, abordagens, decisões e resultados dos modelos de maneira clara e organizada.
Resolução de Problemas:
Identificar problemas e desafios que podem ser abordados com IA, e propor soluções adequadas.
Desenvolvimento de Provas de Conceito:
Criar provas de conceito para demonstrar a viabilidade de soluções de IA em cenários específicos.
Contribuição em Projetos de Equipe:
Participar ativamente em projetos de equipe, oferecendo suporte e insights na implementação de soluções de IA.
➝ Híbrido: 2x3
➝ Local: Pinheiros
? Gostou ? Candidate-se agora!
? Ou indique um amigo e ganhe R$150,00 do Amigo Mazza! ?
Auxiliar na coleta, limpeza e preparação de conjuntos de dados relevantes para o treinamento de modelos de IA;
Realizar atividades de pré-processamento, como normalização, padronização e tratamento de valores ausentes.
Exploração de Dados:
Analisar dados para identificar padrões, tendências e insights que possam guiar o desenvolvimento de modelos de IA.
Desenvolvimento e Treinamento de Modelos:
Colaborar com a equipe para desenvolver, implementar e treinar modelos de aprendizado de máquina usando bibliotecas como Tensor Flow, Keras, Scikit-Learn, etc;
Experimentar diferentes algoritmos e configurações para otimizar o desempenho dos modelos.
Avaliação de Modelos:
Avaliar o desempenho dos modelos utilizando métricas relevantes, como precisão, recall, F1-score, AUC, entre outras;
Identificar problemas de viés, sobreajuste ou subajuste e tomar medidas corretivas.
Testes e Validação:
Realizar testes rigorosos nos modelos implantados para garantir que eles funcionem corretamente em diferentes cenários.
Documentação:
Documentar processos, abordagens, decisões e resultados dos modelos de maneira clara e organizada.
Resolução de Problemas:
Identificar problemas e desafios que podem ser abordados com IA, e propor soluções adequadas.
Desenvolvimento de Provas de Conceito:
Criar provas de conceito para demonstrar a viabilidade de soluções de IA em cenários específicos.
Contribuição em Projetos de Equipe:
Participar ativamente em projetos de equipe, oferecendo suporte e insights na implementação de soluções de IA.
➝ Híbrido: 2x3
➝ Local: Pinheiros
? Gostou ? Candidate-se agora!
? Ou indique um amigo e ganhe R$150,00 do Amigo Mazza! ?
Requisitos
➝ Descrição da posição:
Formação e requisitos básicos para o exercício do Cargo:
Requisitos:
Experiências com programação em Python e
ou e com bibliotecas de IA, ML e DP, como TensorFlow, Keras, Scikit-Learn,
PyTorch, etc.
Conhecimentos de conceitos matemáticos e
estatísticos que sustentam os algoritmos de IA, como álgebra linear, cálculo e
estatísticas descritivas. Adicionalmente conhecimentos sólidos nos conceitos
básicos de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), Deep Learning
(DL) e Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Formação e requisitos básicos para o exercício do Cargo:
Requisitos:
Experiências com programação em Python e
ou e com bibliotecas de IA, ML e DP, como TensorFlow, Keras, Scikit-Learn,
PyTorch, etc.
Conhecimentos de conceitos matemáticos e
estatísticos que sustentam os algoritmos de IA, como álgebra linear, cálculo e
estatísticas descritivas. Adicionalmente conhecimentos sólidos nos conceitos
básicos de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), Deep Learning
(DL) e Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Inteligência Artificial
Área: Sistemas
Plataforma: Python
Especialidade: Full Stack
Nível: Pleno
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