Cientista de Dados - Deep Learning

Atividades: 

• Desenvolver e implementar modelos de deep learning voltados para processamento de imagens, reconhecimento de padrões, e inteligência artificial generativa, aplicando técnicas como redes neurais convolucionais (CNNs) e transformers. 

• Desenvolver soluções para reconhecimento óptico de caracteres (OCR), utilizando modelos avançados de machine learning e deep learning, com foco na automação da extração de dados de documentos e imagens. 

• Explorar e aplicar algoritmos de IA generativa (ex.: GANs, diffusion models) para geração de imagens e outros conteúdos, conforme as necessidades dos projetos. 

• Colaborar com equipes de dados e engenharia para integrar soluções de deep learning e IA generativa em fluxos de trabalho e pipelines de dados da empresa. 

• Realizar análises exploratórias e experimentação com novos frameworks, ferramentas e técnicas para otimizar e aprimorar a performance dos modelos de OCR e deep learning. 

• Monitorar e ajustar os modelos implementados, garantindo a melhoria contínua em termos de precisão, eficiência e escalabilidade. 

• Documentar o processo de desenvolvimento e os resultados, além de comunicar de maneira clara os insights e avanços técnicos aos stakeholders da empresa. 

• Manter-se atualizado com as últimas pesquisas e tendências em deep learning, IA generativa e processamento de imagem, aplicando essas inovações em projetos práticos. 

Requisitos: 

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas relacionadas. 

• Experiência com desenvolvimento de modelos de deep learning, com foco em visão computacional, OCR e IA generativa. 

• Sólidos conhecimentos em frameworks de deep learning como TensorFlow, PyTorch ou Keras. 

• Experiência com desenvolvimento de redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e transformers. 

• Proficiência em linguagens de programação como Python, com forte foco em bibliotecas e pacotes de deep learning (ex.: OpenCV, Tesseract, Hugging Face). 

• Conhecimento em pipelines de dados, otimização de modelos e implementação de soluções em produção (ex.: Docker, Kubernetes). 

• Familiaridade com cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud) e serviços relacionados ao treinamento e deployment de modelos de IA. 

• Fluência em inglês; outros idiomas são um diferencial. 

Competências: 

• Excelentes habilidades analíticas e de resolução de problemas complexos. 

• Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados não estruturados, extraindo insights e gerando soluções escaláveis. 

• Forte orientação para a inovação e aplicação de novas tecnologias. 

• Capacidade de trabalhar de forma colaborativa em equipes multidisciplinares. 

• Atenção a detalhes e foco em qualidade e performance dos modelos. 

• Boa comunicação e capacidade de traduzir termos técnicos para públicos não técnicos. 

Diferenciais: 

• Experiência com redes generativas adversariais (GANs) e IA generativa aplicada à criação de conteúdos. 

• Certificações em machine learning, deep learning ou IA (ex.: Google Professional Machine Learning Engineer, Deep Learning Specialization). 

• Experiência em projetos de automação com reconhecimento de documentos e dados textuais via OCR. 

• Conhecimento em linguagens de programação adicionais e práticas DevOps voltadas à inteligência artificial. 

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