Bolsista Graduado [engenharia: Python, Machine Learning, Modelagem Estatística, Sql] Mahle

Projeto de inovação da MAHLE Metal em parceria Inova Talentos
Pré-Requisitos:
Formação: Graduação Completa;
Cursos: Engenharia Mecânica, Engenharia Automotiva, Engenharia de Computação.
Atividades:
Estruturar, integrar e tratar bases de dados provenientes de mais de 10 anos de ensaios experimentais de motores;
Desenvolver e manter banco de dados centralizado para armazenamento e gestão das informações do Laboratório de Motores;
Realizar análises exploratórias de dados para identificar padrões, correlações e variáveis relevantes para a predição de emissões;
Desenvolver, treinar, validar e comparar modelos de Machine Learning para previsão de emissões gasosas e particuladas;
Avaliar o desempenho de diferentes algoritmos, como Regressão Linear, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost e LightGBM), Support Vector Machines, Redes Neurais e K-Nearest Neighbors;
Definir métricas de avaliação e validar a robustez, confiabilidade e capacidade preditiva dos modelos desenvolvidos;
Trabalhar em conjunto com especialistas em motores e emissões para interpretação dos resultados e refinamento dos modelos;
Desenvolver ferramentas computacionais e dashboards para visualização e utilização dos modelos pelas equipes de engenharia;
Apoiar a redução de testes experimentais por meio da utilização de modelos preditivos, contribuindo para maior eficiência no desenvolvimento de produtos.
Conhecimentos Necessários:
Programação em Python;
Bibliotecas para análise de dados e Machine Learning (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch ou similares);
Tratamento, limpeza e integração de grandes volumes de dados;
Modelagem estatística e análise exploratória de dados;
Desenvolvimento e validação de modelos preditivos;
Conhecimento em bancos de dados SQL e/ou NoSQL;
Ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau ou similares);
Conhecimento de metodologias de ciência de dados e inteligência artificial;
Conhecimentos desejáveis
Experiência prévia com projetos de Machine Learning aplicado à indústria;
Conhecimento em engenharia de motores, combustão e emissões;
Experiência com técnicas de Deep Learning e modelos de séries temporais;
Vivência em projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I);
Conhecimento de regulamentações ambientais e emissões veiculares.
Informações adicionais:
Disponibilidade: 40h semanais;
Duração: 12 meses (com possibilidade de renovação de bolsa)
Bolsa Auxílio: R$ 4.000,00
Atuação: Híbrido 4×1
Local de empresa: Jundiaí – SP.

Conheça o INOVA TALENTOS

https://vimeo.com/676464243/165a0bf5f5
https://vimeo.com/fabrikafilmes/review/680121344/b5b3c6e91d

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