Enable America Jobs

Reconhecemos e valorizamos a pluralidade dos nossos times. Por isso, criamos condições para a equidade de oportunidades através de políticas, práticas e atitudes que promovam uma cultura de respeito e o desenvolvimento de nossos talentos.

Buscamos cada vez mais diversidade de gênero, etnias, religiões, LGBTQIAPN+, deficiências, culturas e histórias para nos ajudar em nosso propósito que é trabalhar para que a vida possa avançar!

Estamos sempre à procura de pessoas inovadoras que possam contribuir com a nossa missão. Que tal fazer parte do nosso time?

Local Principal: Brasil (BR) - São Paulo - Indaiatuba

Função: Engineering (CA)

Título: Computer Vision & Machine Learning Engineer - 105004

Your Responsibilities

• Research, design, and implement state-of-the-art machine learning algorithms and models for image analysis and computer vision tasks.

• Develop and optimize deep learning architectures, including Convolutional Neural Networks (CNNs), for image recognition, object detection, segmentation, and other related tasks.

• Preprocess and augment large-scale image datasets to improve model performance and generalization.

• Collaborate with cross-functional teams to gather requirements, define project objectives, and deliver high-quality machine learning solutions.

• Evaluate and experiment with different techniques, frameworks, and tools to improve model accuracy and efficiency.

• Stay up to date with the latest advancements and trends in the field of image-based machine learning and computer vision.

What Skills You Need

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Electrical Engineering, or a related field.

• Advanced English

• Solid understanding of machine learning fundamentals, including supervised and unsupervised learning, as well as deep learning techniques.

• Experience with image-based machine learning algorithms.

• Proficiency in programming languages such as Python, along with deep learning frameworks like TensorFlow, Keras, or PyTorch.

• Familiarity with popular CNN architectures (e.g., VGG, ResNet, Inception) and hands-on experience in training and fine-tuning models.

• Proficient in data preprocessing, feature extraction, and augmentation techniques for image datasets.

• Strong problem-solving skills and the ability to work in a fast-paced, collaborative environment.

• Excellent communication and teamwork skills

What Will Make You Stand Out

• Experience in deploying machine learning models in production environments.

• Knowledge of cloud platforms, such as AWS, Azure, or GCP, for scalable and distributed model training and deployment.

Nossos principais benefícios

• Remuneração variável;

• Plano de Saúde;

• Plano Odontológico;

• Seguro de Vida;

• Previdência Privada;

• Benefício Ótica;

• Reembolso vacina;

• Universidade Corporativa;

• Gympass;

• Dependendo da unidade, você terá restaurante no local, vale refeição ou alimentação;

• Auxílio farmácia;

• Entre outros.

Nosso Processo Seletivo

A seleção começa com a sua inscrição, para algumas vagas, existem alguns testes adicionais. Você terá a possibilidade de conhecer pessoas do time nas entrevistas! Nosso processo seletivo é flexível em termos de tempo, então não se preocupe! Nossa equipe de Talent Acquisition está comprometida em proporcionar a melhor experiência para você. Analisamos todas as candidaturas cuidadosamente e fornecemos feedback em todas as etapas do processo. Além disso, todas as orientações serão enviadas por e-mail!

Sobre a John Deere

A John Deere é líder global no fornecimento de produtos, tecnologia e serviços avançados para clientes que desempenham um papel essencial na agricultura, construção, florestal entre outros setores. Nosso objetivo é atender à crescente necessidade mundial de alimentos, combustível, abrigo e infraestrutura, enquanto promove a sustentabilidade e a preservação do planeta que chamamos de lar.

Inovamos para impulsionar a produtividade e proteger nosso planeta e convidamos você a fazer parte dessa história. Trabalharemos juntos para criar, testar, superar para que para que a vida possa avançar.