Descrição do Cargo
O cargo de Cientista de Dados II busca um profissional altamente qualificado para trabalhar em projetos de alta complexidade, aplicando técnicas avançadas de ciência de dados para construir modelos preditivos, generativos e agentes de IA autônomos. O objetivo é promover a automação inteligente de decisões e interações.
O que você fará:
* Desenvolvimento e Implementação de Modelos Preditivos: Desenvolver e implementar modelos preditivos de alta performance para apoiar decisões estratégicas e operacionais;
* Modelos Generativos: Projetar, treinar e otimizar modelos generativos aplicados à geração de conteúdo, assistência contextual, enriquecimento de dados, entre outros;
* Agentes de IA Autônomos: Construir agentes de IA autônomos e integráveis, com capacidade de raciocínio, memória e interação com múltiplas fontes e APIs;
* Pipeline de Ciência de Dados: Atuar em todo o pipeline de ciência de dados, incluindo definição do problema, coleta e preparação de dados, modelagem, validação, deployment e monitoramento;
* Qualidade dos Modelos: Garantir qualidade, rastreabilidade e reprodutibilidade dos modelos, utilizando boas práticas de engenharia de machine learning (MLOps);
* Cultura Data-Driven: 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;
O que estamos procurando por você:
* Educação e Experiência: Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
* Conhecimentos Técnicos: Modelos preditivos supervisionados, modelos generativos, construção de agentes de IA autônomos com frameworks como LangChain, Haystack, Semantic Kernel, AutoGen ou similares;
* Linguagens de Programação: Linguagem Python, com uso avançado de bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Transformers;
* Dados e Banco de Dados: SQL e NoSQL, além de experiência com dados não estruturados;
* Métricas e Avaliação: Estatística aplicada, métricas de avaliação e validação de modelos;
* MLOps: Práticas de MLOps, incluindo MLflow, Airflow, Docker, APIs, CI/CD;
* Ambientes Cloud: Experiência em ambientes cloud, como AWS, Azure, GCP;
Ser Liderança e Iniciativa
Experiência em liderança e iniciativa, sendo capaz de trabalhar de forma independente e fazer diferença em projetos complexos.
Nossas Ofertas
Oferecemos uma oportunidade única para crescer e se desenvolver em um ambiente dinâmico e desafiador. Além disso, temos um conjunto de benefícios exclusivos para os nossos funcionários, incluindo universidade em rede, programa +Saudáveis, programa +Vantagens e muito mais.
Nossa Cultura
Valemos 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.