Vaga de Coletor de Dados

Que tal integrar o quadro de colaboradores de uma instituição cujo valores de atuação são baseados no amor e na humanização? Nosso propósito é a prestação de serviços ao paciente do sistema único de saúde na prevenção, com diagnósticos, realização de tratamento, ensino e pesquisa em oncologia. Estamos em busca de um profissional para a função de cientista dados i. Saiba mais: Principais atribuições desempenhadas pelo cargo Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos de deep learning para imagens médicas, especialmente em mamografia e tomografia computadorizada Construir e manter pipelines de dados para processamento, curadoria e anotação de imagens médicas Trabalhar com grandes volumes de dados em ambientes de alta performance (hpc/gpu) e computação em nuvem Colaborar com especialistas clínicos na definição de problemas, métricas e validação de modelos Implementar e acompanhar experimentos, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade dos resultados Contribuir na redação de artigos científicos, resumos para congressos e relatórios técnicos Participar da elaboração de novos projetos de pesquisa e inovação em saúde digital. Requisitos e qualificações Graduação em ciência da computação, sistemas de informação, informática biomédica, engenharia, física médica ou áreas correlatas. Pós-Graduação lato sensu em ciência de dados, inteligência artificial, machine learning ou áreas afins. Desejável pós-Graduação stricto sensu em ciência de dados, inteligência artificial, ciência da computação ou áreas afins. experiência prática com desenvolvimento de modelos de deep learning. Vivência com processamento e análise de imagens médicas. experiência com ambientes de computação em nuvem. experiência com uso de gpus e ambientes de alta performance (hpc). experiência com projetos de pesquisa aplicada ou produção científica será diferencial. Domínio de python e bibliotecas de deep learning (ex: tensorflow, pytorch). experiência com bibliotecas de processamento de imagem (opencv, monai, simpleitk ou similares). Conhecimento em manipulação de dados médicos (ex: dicom). experiência com versionamento de código (git) e boas práticas de desenvolvimento. Conhecimento em mlops (deploy, monitoramento e versionamento de modelos) é diferencial. Inglês intermediário/avançado para leitura e escrita científica. Carga horária Das 08:00 às 18:00 - Segunda a quinta-Feira Das 08:00 às 17:00 - Sexta-Feira.