Muito prazer, somos a matrixcargo!
Nosso propósito é fornecer uma plataforma digital de alta tecnologia para soluções logísticas colaborativas com evolução constante, proporcionando sinergia operacional por otimização de recurso e lucro para todos os agentes envolvidos no processo logístico.
Atuamos na Central de Controle Operacional com a redução das decisões manuais e humanas tomadas pelos operadores.
E como fazemos isto?
Garantimos através de inteligência artificial, uma busca de combinação de rotas e veículos, sendo assim uma decisão baseada em métricas.
Procuramos pessoas apaixonadas por tecnologia que buscam ser protagonistas de sua carreira e que queiram construir juntos novos desafios com a gente!
Venha fazer o melhor trabalho da sua vida, #sejamatrixcargo.
/n Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas afins. Técnicas de aprendizado de máquina: Conhecimento em algoritmos, estatística e análise de dados, além de experiência com visão computacional, utilizando bibliotecas como OpenCV. Programação e frameworks: Experiência prática com Python e frameworks como TensorFlow, Keras e scikit-learn, além de bibliotecas como Pandas para processamento de dados. Visualização de dados: Conhecimento em ferramentas como Matplotlib para criação de gráficos e visualização de resultados. Cloud Computing: Conhecimento em serviços de Cloud Computing, especialmente AWS (SageMaker, Lambda, EC2). Virtualização e repositórios de código: Familiaridade com ferramentas de virtualização, especialmente Docker, e experiência com controle de versão usando GitHub /n Análise e pré-processamento de dados: Coletar, limpar e organizar conjuntos de dados relevantes.
Realizar análise exploratória para identificar padrões e tendências que possam ser aplicados em projetos de aprendizado de máquina. Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina: Projetar, implementar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina, com foco em seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e validação dos modelos. Treinamento e validação de modelos: Criar conjuntos de treinamento e teste, treinar modelos e avaliar sua eficácia utilizando métricas como acurácia, precisão e recall.
Implementar validação cruzada para garantir robustez. Exploração e visualização de dados: Utilizar ferramentas de visualização para comunicar insights de forma clara.
Explorar correlações e fornecer recomendações acionáveis a partir de padrões detectados. Otimização e aprimoramento de modelos: Otimizar modelos existentes, implementando melhorias que aumentem a precisão, eficiência e escalabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina. Colaboração e suporte técnico: Colaborar com equipes multidisciplinares para entender as necessidades do projeto e oferecer suporte técnico em aprendizado de máquina e análise de dados. Gestão de repositórios: Manter repositórios de códigos e dados organizados e atualizados, assegurando a colaboração eficiente entre os membros da equipe.