AI Engineering
Engenheiro de Machine Learning
O engenheiro de machine learning leva modelos do protótipo à produção: latência, pipelines de retreinamento e o que fazer quando a distribuição dos dados muda de madrugada. PyTorch ou TensorFlow, disciplina de engenharia de software, CI/CD e AWS SageMaker. O diferencial é conversar com cientistas de dados e com plataforma.
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Proposta de Visão Computacional para Monitoramento Agrícola por Drones
A partir do dossiê da cooperativa e da amostra do catálogo de imagens de voo fornecidos, desenhe um pipeline de visão computacional que vá da captura de imagem pelo drone até um…
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Diagnóstico de Falha em Trator Autônomo de Plantio em Sorriso, MT
Analise o relatório do piloto de campo e a especificação do módulo de controle de trajetória para entender a arquitetura do sistema e o contexto operacional; em seguida, process…
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Motor de Correspondência Semântica e Detecção de Contradições para Catálogo Multilíngue de Calçados
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Previsão probabilística de geração eólica para contratos de energia
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Agente de triagem de transações com atenção à justiça
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Modelo de atenção para previsão antecipada de produtividade da soja
Construam um modelo de sequência temporal baseado em mecanismo de atenção (ou uma arquitetura recorrente comparável) que receba as séries multivariadas de sensores por talhão (í…
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Rede neural informada por física para resfriamento de placas de aço
Sua tarefa é treinar uma rede neural informada por física que aprenda a solução da equação do calor bidimensional para a seção transversal de uma placa de aço em resfriamento, r…
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Auditoria de reprodutibilidade em sistema de manutenção preditiva mineral
Sua tarefa é conduzir uma auditoria de reprodutibilidade completa do pipeline (sequência de etapas de processamento) de manutenção preditiva. Você receberá o código-fonte de um …
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Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
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Sistema de Alerta Antecipado para Deterioração de Grãos Armazenados
Construam um sistema que combine detecção de anomalias e um modelo classificador para estimar, a cada leitura diária, o risco de deterioração de cada silo, usando apenas leitura…
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Pipeline de visão computacional para contagem de plantas por drone
Projete a arquitetura completa de um pipeline de visão computacional — da aquisição da imagem até a saída para o agrônomo — capaz de estimar a densidade de plantas e sinalizar f…
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Engenheiro de IA
Entre um artigo de pesquisa promissor e um recurso que as pessoas realmente usam existe uma ponte, e o engenheiro de IA a constrói. Ele leva modelos do notebook para sistemas que aguentam tráfego real, custos reais e perguntas confusas. Python, PyTorch, avaliação, latência e custo são seus instrumentos.
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Engenheiro de Visão Computacional
Ensinar uma máquina a enxergar é mais difícil do que parece. O engenheiro de visão computacional cria sistemas que leem documentos, guiam carros autônomos e analisam exames médicos. Combina geometria multivista com a prática de OpenCV e PyTorch, otimizando modelos sem destruir a acurácia.
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Engenheiro de MLOps
Em produção, modelos falham de formas que o notebook nunca mostra. O engenheiro de MLOps antecipa essas falhas e constrói a base que sustenta machine learning diante de usuários reais: feature stores consistentes, pipelines de deploy no MLflow que tornam rollback algo trivial e monitoramento de drift. Familiarize-se cedo com Kubernetes.
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Engenheiro de NLP
A linguagem é bagunçada: erros de digitação, contradições, cinco formas de pedir a mesma coisa. O engenheiro de NLP constrói os sistemas que lidam com isso — processamento clássico com spaCy, arquiteturas RAG montadas no LangChain e escolhas entre fine-tuning, prompt e regras. Projetos pequenos revelam as falhas reais; avaliação importa tanto quanto arquitetura.
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Prompt Engineer
Escrever instruções para um modelo é um ofício novo. O prompt engineer versiona prompts, roda avaliações em milhares de casos de teste e otimiza custo e latência em produção. Crescer na função é entender como os modelos falham e medir tudo, usando intuição apenas como ponto de partida.
Equipes da indústria por trás de uma década de briefings práticos
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Equipes da indústria podem moldar briefings com base nas habilidades que buscam e avaliar estudantes por entregas pontuadas por rubrica — não por currículos.
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Retrato: Foto de Yevgeniy KHVAN no Unsplash.