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.