Que tal construir a sua carreira em uma das maiores companhias de alimentos do mundo?
Venha trabalhar na BRF! Uma empresa que está presente na vida de milhares de famílias ao redor do mundo. Dos momentos mais simples até os mais especiais, nós ajudamos a deixar a vida de muita gente mais saborosa.
Descrição do Cargo
Responsabilidades:
Identificar oportunidades para aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina em diversos cenários de negócios.
Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas complexos.
Programação em Python para desenvolvimento de soluções de Machine Learning.
Análise e preparação de grandes conjuntos de dados para modelagem.
Construção de modelos preditivos, como regressão, classificação, clustering e análise de séries temporais.
Utilização de bibliotecas de Machine Learning, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.
Criação de documentação técnica dos projetos e dos modelos desenvolvidos.
Qualificações Desejáveis:
Sólidos conhecimentos em algoritmos de Machine Learning e suas aplicações práticas.
Experiência com bibliotecas e frameworks de ML, como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, entre outros.
Familiaridade com técnicas de Feature Engineering e seleção de atributos.
Experiência com técnicas de redução de dimensionalidade e análise de componentes principais (PCA).
Conhecimento em análise estatística e inferência.
Experiência em análise e modelagem de séries temporais.
Habilidades em programação com Python.
Experiência na criação e otimização de pipelines de Machine Learning.
Experiência com deployment de modelos em produção.
Experiência com integração de serviços em nuvem, especialmente Azure.
Exposição de Serviços via APIs REST: Desenvolver e expor serviços usando arquitetura REST;
Construção e Gerenciamento de Containers: Utilizar tecnologias como Docker e Kubernetes para orquestrar containers;
Excelentes habilidades de comunicação e colaboração, sendo capaz de compartilhar conhecimentos e influenciar.
Oratória, saber apresentar resultados utilizando ferramentas visuais e de fácil compreensão.
Familiaridade com Gestão de Projetos.
Familiaridade com Análise de Saving, ROI.
Familiaridade com Projetos Ágeis e suas cerimônias (Daily, Sprint Planning, Sprint Review, etc.)
GRADUAÇÃO: Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou áreas relacionadas
DESEJÁVEL: Pós Graduação como Mestrado ou Doutorado
INGLÊS: Intermediário
Inscreva-se agora e faça parte da BRF!
#J-18808-Ljbffr