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AI-Powered Job Summary
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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
Key Skills
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