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Junte-se à Revolução Tecnológica no Agronegócio com a Solinftec!

A Solinftec é uma líder global em tecnologia para o agronegócio, desenvolvendo soluções inovadoras de inteligência artificial e SaaS que revolucionam a forma como os alimentos são produzidos.

Com atuação em mais de 11 países, monitoramos milhões de hectares em tempo real, promovendo mais sustentabilidade e eficiência no setor. Somos movidos pela paixão de conectar tecnologia ao campo, criando um futuro mais sustentável para todos. 🚀🌱

Responsabilidades e atribuições

Buscamos um(a) profissional para integrar nosso time e atuar no desenvolvimento de soluções baseadas em dados. Seu foco será na preparação de dados, análises exploratórias e desenvolvimento inicial de modelos de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), aplicando seus conhecimentos teóricos em projetos práticos e aprendendo sobre o ciclo completo de desenvolvimento sob supervisão.

Confira como será o seu dia a dia de trabalho:

Coletar, limpar, e organizar conjuntos de dados de diversas fontes, garantindo a qualidade e a integridade dos dados (Data Wrangling).
Realizar Análise Exploratória de Dados (EDA) e auxiliar na Feature Engineering para otimizar os dados para a modelagem.
Apoiar no treinamento e ajuste de modelos de Machine Learning clássicos (ex.: Regressão e Classificação), utilizando bibliotecas padrão do mercado.
Colaborar na implementação de modelos de Deep Learning (DL) em tarefas específicas, sempre com supervisão da equipe Sênior.
Auxiliar no registro de experimentos de modelos, utilizando ferramentas de _tracking_ como o MLflow (sob orientação).
Manter a documentação técnica do processo de modelagem e contribuir para a organização do código-fonte utilizando Git.

Requisitos e qualificações

Formação Superior completa ou em andamento em áreas como Ciência da Computação, Estatística ou Engenharias.
Proficiência em Python e experiência prática com bibliotecas de manipulação de dados como Pandas e NumPy.
Conhecimento em SQL para manipulação e consulta de dados em bancos relacionais e não-relacionais.
Fundamentos sólidos de estatística e probabilidade aplicadas a projetos de Machine Learning.
Familiaridade com a biblioteca Scikit-learn e noções de frameworks de Deep Learning (TensorFlow/Keras ou PyTorch).
Conhecimento básico ou interesse em ferramentas de MLOps, como o MLflow, é um diferencial.

Informações adicionais

Benefícios:

Vale Alimentação ou Refeição
Plano de Saúde Unimed (Familiar)
Plano Odontológico Odontoprev (Familiar)
Plano PET
Seguro de Vida
PPR (Programa de Participação nos Resultados)
Parceria Wellhub (Gympass)
Auxílio Creche
Programa de Saúde e Bem-Estar (Solinfcare)
Universidade Corporativa (SolinfAcademy)

Se você busca um desafio em um setor estratégico e inovador, venha fazer parte do nosso time! 🚀

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Key Skills

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