Cientista de Dados Visão Computacional - Brasil
Salário Estimado
R$ 7.020,00 - R$ 10.530,00
Regular
Score da Vaga
Descrição da Vaga
Na Deloitte, buscamos pessoas que queiram gerar impactos positivos todos os dias. Impulsionamos talentos para que possam se desenvolver em um ambiente colaborativo, com times diversos e que tragam energia, empoderamento, interação e conexões. O nosso crescimento é exponencial porque os talentos que recrutamos possuem os nossos valores em suas essências. Liderar o caminho, fomentar a inclusão, colaborar para mensurar impactos, servir com integridade e cuidar uns dos outros são pontos essenciais e inegociáveis para fortalecer ainda mais o nosso propósito.
Você terá a oportunidade de evoluir sua carreira na maior empresa de serviços profissionais do mundo como Cientista de Dados Visão Computacional Pleno no time de desenvolvimento, aqui você terá a oportunidade de ser o protagonista de sua carreira, e de gerar impactos e transformações positivas em seu redor. Na sua rotina, você irá:
- Desenvolver aplicações e pipelines de processamento em Python.
- Treinar, ajustar e implantar modelos de deep learning em ambientes produtivos.
- Integrar modelos generativos a pipelines de dados e sistemas de negócio.
- Otimizar modelos para dispositivos de borda, utilizando ONNX, TensorRT e OpenVINO.
- Projetar e manter soluções com bancos de dados relacionais, NoSQL e vetoriais (como Chroma e Faiss).
- Implementar e acompanhar monitoramento e observabilidade com ferramentas como Prometheus, Grafana e CloudWatch.
- Containerizar aplicações e serviços utilizando Docker.
- Atuar em ambientes de nuvem AWS, apoiando desenvolvimento e operação das soluções.
- Utilizar Git para versionamento de código e aplicar práticas de CI/CD.
Faz toda diferença contar com quem pode fazer dos sonhos, realidade.
Escolha seu impacto!
Requisitos
- Ensino Superior Completo em cursos de TI;
- Lógica de programação sólida e boas práticas de engenharia de software
- Linguagem de programação Python para desenvolvimento e pipelines de processamento
- Capacidade de treinar, ajustar e implantar modelos de deep learning
- Conhecimento com modelos generativos e integração desses modelos em pipelines
- Otimização de modelos para dispositivos de borda (ONNX, TensorRT, OpenVINO)
- Experiência com bancos de dados (Relacional, NoSQL, Vetoriais: Chroma, Faiss, etc)
- Familiaridade com ferramentas de monitoramento (Prometheus, Grafana, Cloudwatch)
- Conhecimento com docker
- Conhecimento em ambientes de nuvem (AWS)
- Conhecimento em versionamento com Git e práticas de CI/CD
- Experiência com processamento de imagem e bibliotecas como OpenCV e scikit-image
- Experiência com modelos clássicos de machine learning e a biblioteca scikit-learn
- Experiência com modelos de deep learning e as bibliotecas PyTorch e/ou Tensorflow
- Experiência com modelos populares de detecção de objetos, como Yolo e SSD
- Experiência com message brokers, como: Apache Kafka, RabbitMQ ou Amazon Kinesis
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