Descrição do Cargo
Aqui, você encontrará um ambiente de aprendizado contínuo e diário. A rotina é acelerada, mas o crescimento é garantido.
O nosso time de tecnologia é ágil e desafiador, com autonomia para colocar seus conhecimentos em prática. Nossa missão é transformar todos os setores da economia por meio da tecnologia.
Quais são as suas responsabilidades?
* Desenvolver e implementar modelos preditivos de alta performance para apoiar decisões estratégicas e operacionais;
* Projetar, treinar e otimizar modelos generativos aplicados à geração de conteúdo, assistência contextual e enriquecimento de dados;
* Construir agentes de IA autônomos e integráveis, com capacidade de raciocínio, memória e interação com múltiplas fontes e APIs;
* Atuar em todo o pipeline de ciência de dados: definição do problema, coleta e preparação de dados, modelagem, validação, deployment e monitoramento;
* Garantir qualidade, rastreabilidade e reprodutibilidade dos modelos, utilizando boas práticas de engenharia de machine learning (MLOps);
* Ser referência técnica dentro do time, colaborando com engenheiros(as) de dados, produto e áreas de negócio;
* Promover a melhoria contínua dos processos de ciência de dados, contribuindo com ferramentas, frameworks e boas práticas;
* Estimular e apoiar a cultura data-driven e data-centric, compartilhando conhecimento técnico com o time e stakeholders;
Qual é o perfil ideal?
* Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
* Modelos preditivos supervisionados (regressão, árvores, ensemble, redes neurais, etc.);
* Modelos generativos (LLMs, transformers, GANs, VAEs, Diffusion Models);
* Construção de agentes de IA autônomos com frameworks como LangChain, Haystack, Semantic Kernel, AutoGen ou similares;
* Linguagem Python, com uso avançado de bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Transformers;
* SQL e NoSQL, além de experiência com dados não estruturados;
* Estatística aplicada, métricas de avaliação e validação de modelos;
* Práticas de MLOps (MLflow, Airflow, Docker, APIs, CI/CD);
* Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure, GCP);
Benefícios
Nós valorizamos a diversidade e inclusão, considerando todos os candidatos para as nossas vagas, independentemente de cor, raça, religião, gênero e identidade de gênero, nacionalidade, deficiência, orientação sexual, ascendência, idade, etc.
Ambiente de trabalho
O nosso escritório estimula a criatividade e produtividade com ambientes para lanches, salas de jogos, mesas de bilhar e poltronas para relaxar.
Vantagens
Nossas vantagens incluem universidade em rede, programa +Saudáveis, programa +Vantagens, programa + Cuidado, Einstein Conecta, plano de saúde e odontológico, vale refeição e / ou alimentação, vale transporte e fretados, licença maternidade e paternidade estendida, espaço de lactário, bicicletário, vestiário, seguro de vida, auxílio creche, previdência privada e Gympass.