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 GitHubAnálise 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.