Pesquisador em Aprendizado de Máquina
(Sub-área: Redes Heterogêneas)

São Carlos/SP
40 horas semanais
Início: Dezembro/2019 ou Janeiro/2020
Valor: R$7.372,40/mês

A Birdie é uma startup nascida em São Paulo, no início de 2018, com times em São Paulo e São Carlos e presença em Palo Alto, na Califórnia. Nosso desafio é coletar e organizar de forma automatizada as informações na Web referente a produtos, tais como reviews de usuários, sites especializados, ofertas de e-commerces, vídeos de influenciadores, redes sociais, entre outras fontes. Essas informações podem ser utilizadas tanto por consumidores no momento de escolha de produtos quanto por empresas interessadas em tomar decisões baseadas em dados. 

Temos diversos desafios técnicos para automatizar e escalar a solução com qualidade e estamos trazendo profissionais com perfil complementar à equipe atual para nos apoiar nessa jornada.

Essa vaga especificamente se refere a uma bolsa relacionada ao projeto de pesquisa "Product2Vec: Representação Semântica de Produtos de Lojas Virtuais utilizando Aprendizado de Máquina" apoiado pelo PIPE/FAPESP (www.fapesp.br/pipe) para um profissional na área de Aprendizado de Máquina e/ou Processamento de Linguagem Natural. 

O objetivo do projeto é construir representações de dados "embeddings" para o domínio de produtos que suportem diferentes aplicações de interesse que são normalmente encontradas na área, tais como classificação de ofertas, matching entre ofertas do mesmo produto, análise de sentimento baseada em aspectos de reviews, busca semântica de produtos, entre outras. Além de técnicas tradicionais e profundas de aprendizado de máquina, será explorada a abordagem de redes heterogêneas para construção da representação de dados. 

Principais responsabilidades

• Pesquisa, implementação e avaliação de métodos estado-da-arte para diferentes aplicações de interesse do domínio (listadas acima);
• Pesquisa, implementação e avaliação de abordagens relacionadas a redes heterogêneas.

Requisitos mínimos

• Cinco anos de experiência após a graduação OU doutorado
• Disponibilidade de 40 horas semanais

Habilidades / Conhecimentos desejáveis

• Conhecimento em linguagem Python
• Conhecimento em algum framework de ML como Scikit Learn, Spacy, NLTK, PyTorch, TensorFlow
• Experiência com Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural ou Mineração de Dados com Redes Heterogêneas

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