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Cada função abaixo abre portas para desafios reais da indústria, baseados no trabalho que profissionais dessa área realmente fazem. Resolva-os, entregue-os e saia com um certificado verificado.
AI Engineering
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.
4 desafios disponíveis →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.
10 desafios disponíveis →AI Engineering
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.
6 desafios disponíveis →
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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.