Sobre a KarHubA KarHub nasceu com o propósito de simplificar a compra online de autopeças, oferecendo transparência e confiança para quem busca a peça certa para o seu veículo.Nós conectamos os maiores e melhores fornecedores do Brasil a milhares de pessoas todos os dias.Usamos tecnologia de ponta para que o processo de encontrar, comprar e receber uma peça seja o mais rápido e simples possível.Estamos montando um time incrível, com gente ambiciosa, apaixonada por desafios e com espírito de dono, para construir este fogueteSe você tem esse perfil, queremos você com a gente!Sobre a vaga:Como Data Science na KarHub, você fará parte da construção e evolução de sistemas inteligentes que combinam GenAI e modelos de Machine Learning tradicional para resolver problemas reais e de alto impacto em três pilares estratégicos: vendas, experiência do cliente e eficiência operacional.Descrição:- Criar, desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI que suportem áreas como vendas, marketing, catálogo, pricing e experiência do cliente.- Realizar análises exploratórias, preparar dados, construir features e desenvolver pipelines de ML que gerem recomendações e insights acionáveis.- Projetar e otimizar prompts, criar classificadores e agentes baseados em LLMs para acelerar operações internas e melhorar a jornada do cliente.- Participar da evolução de modelos já existentes, garantindo robustez, monitoração, escalabilidade e performance em produção.- Construir análises de impacto e identificar oportunidades para otimização de campanhas, precificação dinâmica, cross-selling, priorização de estoque próprio e estratégias de logística (como envio para Full).- Colaborar com Engenharia de Dados e áreas de negócio para transformar problemas estratégicos em soluções inteligentes e escaláveis, sempre com responsabilidade e foco no impacto.O que buscamos:- Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas.- Proficiência em Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados em larga escala.- Conhecimentos práticos em Machine Learning (regressão, classificação, árvores, clustering, séries temporais, etc.) e familiaridade com Scikit-learn.- Conhecimentos de RAG, embeddings e prompt engineering.- Experiência com banco de dados vetoriais (Pinecone ou similares)- Capacidade de comunicar resultados de forma clara, visual e orientada a impacto.Diferenciais:- Experiência prática com modelos em produção, pipelines, monitoração ou ferramentas como Airflow/DBT.- Vivência com GCP e ambientes distribuídos (Spark/Pyspark).- Familiaridade com TensorFlow, PyTorch ou modelos mais avançados de NLP/LLMs.Informações adicionais- Contratação: PJ full-time- Benefícios: Plano de Saúde SulAmérica com (Coparticipação de 30%);
- Modelo de trabalho: Remoto ou Híbrido- Sede: R. Clímaco Barbosa, 700 - Cambuci, São Paulo - SP, 01523-000