Especialista Cientista de Dados I
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Hiring in some regions only
Build AI-powered computer vision models to extract strategic insights from images and videos
Develop, implement, and evolve AI solutions with a focus on computer vision, transforming images and videos into actionable business insights. You'll work end-to-end on the machine learning lifecycle, from data exploration to deployment and monitoring, ensuring performance, scalability, and value generation for products and clients.
Why This Role?
Direct impact on business through AI-driven computer vision solutions
Key Responsibilities
- Develop computer vision models for object detection, classification, segmentation, and tracking in images and videos
- Design, train, and optimize deep neural networks using modern architectures like CNNs, Transformers, and generative models
- Build and maintain data pipelines for visual data preparation, annotation, and augmentation
- Experiment, evaluate, and validate models, defining metrics and tracking performance indicators
- Implement MLOps processes for model versioning, monitoring, packaging, and deployment in production environments
Requirements
- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Data Science, Statistics, or related field
- Solid experience in Computer Vision, Machine Learning, and Deep Learning
- Proficiency in Python and advanced experience with PyTorch
- Knowledge of MLOps, model deployment, and cloud computing (AWS, Azure, or GCP)
Required Skills
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Missão da posição Desenvolver, implementar e evoluir soluções de Inteligência Artificial com foco em Visão Computacional, transformando imagens e vídeos em informações estratégicas para o negócio. Atuar de ponta a ponta no ciclo de vida dos modelos de Machine Learning, desde a exploração e preparação dos dados até a implantação e monitoramento em produção, garantindo desempenho, escalabilidade e geração de valor para os produtos e clientes. Principais atribuições Desenvolver modelos de Visão Computacional para detecção, classificação, segmentação e rastreamento de objetos em imagens e vídeos. Projetar, treinar e otimizar redes neurais profundas utilizando arquiteturas modernas de Deep Learning, como CNNs, Transformers e modelos generativos. Construir e manter pipelines de preparação, tratamento, anotação e aumento de dados visuais, assegurando a qualidade dos datasets utilizados nos treinamentos. Realizar experimentação, avaliação e validação de modelos, definindo métricas e acompanhando indicadores de performance. Aplicar técnicas de transfer learning, fine-tuning e otimização de hiperparâmetros para maximizar a eficiência dos modelos. Desenvolver código escalável e de alta qualidade em Python, seguindo boas práticas de engenharia de software, versionamento e testes. Implementar processos de MLOps para versionamento, monitoramento, empacotamento e implantação de modelos em ambientes produtivos. Atuar na otimização e compressão de modelos para execução em ambientes com restrições de processamento, incluindo dispositivos edge e embarcados. Utilizar plataformas de computação em nuvem e infraestrutura baseada em GPU para treinamento e processamento de grandes volumes de dados. Trabalhar em parceria com equipes multidisciplinares de produto, engenharia e negócio para entender problemas, propor soluções e gerar impacto através de dados e inteligência artificial. Garantir a evolução contínua das soluções, acompanhando tendências, pesquisas e novas tecnologias relacionadas a IA, Machine Learning e Visão Computacional. Apoiar a disseminação de conhecimento técnico e contribuir para a formação e desenvolvimento de outros profissionais da equipe. Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Ciência de Dados, Estatística ou áreas correlatas. Experiência sólida em Visão Computacional, Machine Learning e Deep Learning. Domínio de Python e experiência avançada com PyTorch. Conhecimento em MLOps, deploy de modelos e computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP). Vivência com bancos de dados SQL/NoSQL e grandes volumes de dados. Perfil analítico, colaborativo e orientado à resolução de problemas. Pós-graduação ou especialização em IA, Ciência de Dados ou áreas relacionadas será um diferencial. Competências esperadas Sólida experiência em Visão Computacional, Deep Learning e Machine Learning. Domínio de Python e do ecossistema de bibliotecas para Ciência de Dados e IA. Experiência avançada com PyTorch e conhecimento em TensorFlow/Keras. Conhecimento em MLOps, deploy de modelos e arquiteturas em nuvem. Vivência com processamento de grandes volumes de dados e bancos de dados SQL/NoSQL. Forte capacidade analítica, pensamento crítico e resolução de problemas complexos. Habilidade para atuar colaborativamente em ambientes multidisciplinares e orientados a resultados. A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar. A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos. Experian Careers - Creating a better tomorrow together Find out what its like to work for Experian by clicking here
Salary Context
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Frequently asked questions
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