Engenheiro de Machine Learning

matrixcargo Curitiba - PR Híbrido
matrixcargo

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Detalhes da vaga

Cargo
Engenheiro de Machine Learning
Vagas
1
Modelo
Híbrido
Publicada
25/09/2026
Candidaturas até
24/11/2026

Localização

Descrição da vaga

Você tem sangue nos olhos e encara desafios?

Gosta de aprender e compartilhar conhecimento?

Tem disciplina para trabalhar com metas?

Quer fazer parte da criação de algo novo?

Então seu lugar é com a gente!

Na Matrixcargo o trabalho é bem duro, porém tentamos fazer ficar divertido.

Qual é nossa missão:Fornecer uma PLATAFORMA DIGITAL de alta tecnologia para soluções logísticas colaborativas com evolução constante, proporcionando sinergias operacionais por otimização de recursos e lucro para todos agentes envolvidos no processo logístico.

Como é trabalhar na Matrixcargo?

Seguimos altos padrões de ética

Autonomia na execução do trabalho, com muito contexto e pouca orientação

Projetos desafiadores

Hierarquia flat para discussão e tomada de decisão

Temos paixão por pessoas que sejam:Engajadas com o negócio: Que valorizam o entusiasmo, o comprometimento e a determinação nos resultados.

Autoconfiantes: Que valorizam a si mesma e acreditam no seu potencial.

Ágeis e Disciplinadas: Que sejam pessoas rápidas na identificação e resolução de problemas, sem esquecer dos princípios e fundamentos da área.

Pense antes de executar: Que sejam pessoas que busquem o porquê das coisas e que planejem qualquer atividade antes de executar para entregar resultados consistentes.

Responsabilidades e atribuições

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. Requisitos e qualificações

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 Tensor

Flow, 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 (Sage

Maker, Lambda, EC2). Virtualização e repositórios de código: Familiaridade com ferramentas de virtualização, especialmente Docker, e experiência com controle de versão usando GitHubInformações adicionaisA vaga é hibrida no nosso escritório que fica na R. Dep. Heitor Alencar Furtado, 3350 - Campo Comprido, Curitiba - PR, 81200-110, com possibilidade de um modelo home office.

Sala de descompressão com jogos e pufes.

Regime híbrido, com atuação presencial duas vezes por semana.

Fonte: gupy

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