Vou construir soluções de ML prontas para produção, NLP, visão computacional e modelos preditivos

A maioria dos projetos de ML não falha na fase de modelagem. Eles falham porque o modelo nunca sai de uma notebook, ou porque funciona com dados de amostra limpos e desmorona com os dados reais.

Eu cubro todo o ciclo de vida do machine learning, desde entender o problema de negócio e limpar os dados brutos, passando por engenharia de features, seleção de modelos, treinamento, avaliação e até uma solução implantada que realmente roda no seu ambiente. Trabalho com NLP (classificação de texto, sumarização, reconhecimento de entidades, busca semântica) e visão computacional (detecção de objetos, segmentação, classificação de imagens), usando PyTorch, TensorFlow, HuggingFace e Scikit-learn, dependendo do que se encaixa no problema.

Também sei quando um transformer ajustado é a melhor escolha e quando uma árvore de gradient boosting bem ajustada vai superá-lo por uma fração do custo. Essa avaliação, não apenas a capacidade de rodar um loop de treinamento, é o que você está contratando.