Cientista De Dados (Ml E Deep Learning) - 100% Remoto

Responsabilidades - Construção de infraestrutura back-end, pipelines de dados, e/ou modelos de deep learning para produtos apoiados por IA
- Elaborar funcionalidades e construir sistemas de recomendação em larga escala
- Implementar novos recursos para resolver problemas complexos de gerenciamento de dados
- Construir modelos de classificação e automatizar a modelagem de pipelines
Habilidades - Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Ciência da Computação ou TI (ou experiência equivalente)
- Pelo menos 3 anos de experiência como engenheiro de deep learning (raras exceções para desenvolvedores talentosos)
- Proficiência em IA, deep learning, e tecnologias de Machine Learning
- Fortes habilidades matemáticas e analíticas
- Conhecimento da utilização e implementação dos princípios da ciência dos dados
- Proficiência em Python(OpenCV, Tensorflow, flask, Django), Linux, e C++., SQL
- Forte compreensão das tecnologias de computação em nuvem, AWS, Azure, etc.
Desejável: - Experiência com soluções de reconhecimento facial e/ou Liveness
100% remoto
CLT mais benefícios ou PJ
Diversidade e inclusão
A Softtek valoriza a diversidade e inclusão em sua força de trabalho. A empresa tem uma equipe global com pessoas de diferentes origens e culturas, o que torna o ambiente de trabalho mais rico e interessante.
Essa oportunidade é preferencialmente para PcD, portanto, todos os profissionais com deficiência podem se candidatar.
Para isso, lembre-se de atualizar seu currículo com o número do CID e com um breve descritivo de sua deficiência para facilitar o processo de recrutamento e seleção.
Os Softtekians são seres humanos talentosos e autodeterminados que se consideram pessoas loucamente incríveis! Venha fazer parte desse time!!!
Quer saber mais? Acesse:
https://www.softtek.com/pt/transcend/diversidade-e-inclusao
Caso se candidate para essa vaga seus dados ficarão armazenados em nosso banco de dados, atendendo a privacidade de dados conforme à Lei Geral de Proteção de Dados, lei nº 13.709/2018.
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