Analista de Dados e IA — Pleno
Principais responsabilidades
Coletar, transformar e analisar grandes volumes de dados para alimentar modelos de IA.
Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Machine Learning e Deep Learning para aplicações empresariais.
Criar e manter pipelines de dados (ETL/ELT) garantindo escalabilidade e eficiência.
Implementar soluções de IA para automação e ganho de eficiência operacional.
Integrar modelos via APIs e microsserviços com sistemas corporativos.
Trabalhar com cientistas de dados, engenheiros de dados e áreas de negócio para definir requisitos e KPIs.
Realizar análises exploratórias e preparação de datasets para modelagem.
Monitorar modelos em produção, cuidando de performance, drift e acurácia.
Assegurar governança e segurança dos dados utilizados nos modelos.
Pesquisar e aplicar novas técnicas e ferramentas de IA e engenharia de dados.
Produzir documentação técnica (modelos, pipelines, testes e runbooks).
Promover cultura de dados e boas práticas internas; apoiar treinamentos.
Trabalhar em times multidisciplinares seguindo metodologias ágeis.
Requisitos:
Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou área correlata.
Inglês intermediário.
Experiência atuar com Dados ou IA (modelagem, pipelines ou deploy de modelos).
Certificações (desejadas):
Google Professional Machine Learning Engineer ou Google Professional Data Engineer ou TensorFlow Developer Certificate.
(Desejáveis, não obrigatórias — serão diferenciais.)
Conhecimentos técnicos desejáveis
Linguagem Python e bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas.
Experiência com Deep Learning, NLP e/ ou visão computacional.
Construção e manutenção de pipelines/ETL e práticas de engenharia de dados.
Ferramentas de MLOps (ex.: MLflow, Kubeflow, Vertex AI).
Bancos de dados SQL e NoSQL.
Experiência em implementar APIs / microsserviços para integração de modelos.
Familiaridade com ambientes de nuvem, especialmente Google Cloud Platform.
Engenharia de features e otimização de hiperparâmetros.
Visualização de dados e storytelling para comunicação de insights.
Metodologias ágeis (Scrum/Kanban).
Local: Curitiba / PR