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Os CV's permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.
PRINCIPAIS ATIVIDADES
Atuar no desenvolvimento de produtos, focando em métricas de usuários, design de experimentos e identificação de melhorias; entender o comportamento do usuário, testar funcionalidades e usar modelos preditivos para prever o sucesso do produto;
Compreender padrões de uso, projetar testes A/B e identificar áreas potenciais de melhoria do produto;
Transformar problemas de negócio em soluções de IA aplicáveis ao produto, definindo abordagens técnicas, métricas e apoiando o time na priorização e no roadmap;
Coletar, tratar, estruturar e validar dados para garantir a qualidade e disponibilidade necessários ao desenvolvimento dos modelos;
Construir, treinar, avaliar e documentar modelos de IA/ML garantindo performance, robustez e alinhamento ao uso no produto;
Implementar e desenvolver serviços e APIs que disponibilizam modelos de IA em produção, garantindo segurança, desempenho e boa integração com o produto;
Desenvolver e integrar microsserviços de IA ao ecossistema do produto, assegurando escalabilidade, resiliência e compatibilidade com a arquitetura existente;
Criar e manter pipelines automatizados de versionamento, treinamento, validação e deploy contínuo de modelos de IA;
Monitorar modelos em produção, detectar degradações, investigar incidentes e garantir operação estável com mecanismos de fallback;
Conduzir experimentos e ajustes contínuos para aprimorar o impacto dos modelos e melhorar a experiência do usuário;
Containerizar e orquestrar serviços de IA na nuvem, garantindo ambientes eficientes, escaláveis e com boas práticas de custo;
Atuar colaborativamente nas rotinas ágeis, revisar código e produzir documentação técnica clara que suporte a evolução dos serviços de IA.
Requisitos
Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia da Computação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação, ou Pós‑graduação (especialização, mestrado ou doutorado) com ênfase em análise de dados, de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC.
Certificação não requerido.
Experiência desejável
03 anos em Atuação na área de tecnologia da informação em desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados, ciência dados, analytics ou áreas afins;
Desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning, Deep Learning e/ou IA Generativa);
Experiência prática comprovada em análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos de machine learning, LMM, preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial;
Experiência em linguagens de programação como Python, R, SQL, e em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, Scikit‑learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras;
Experiência comprovada em desenvolvimento backend com Python;*
Experiência prática em desenvolvimento de APIs RESTful;
Domínio de frameworks como FastAPI, Django ou Flask.
Conhecimento mínimo
Forte compreensão de estatística, análise de dados e técnicas de machine learning, LMM;
Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI, entre outras;
Conhecimento de algoritmos de mineração de dados, redução de dimensionalidade, redes neurais e processamento de linguagem natural;
Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas;
Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e não estruturados e realizar análises exploratórias complexas, incluindo ferramentas para big data;
Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum/Kanban) e práticas de desenvolvimento de software;
Capacidade de traduzir resultados técnicos em insights de negócios acionáveis;
Capacidade de assimilar e implementar modelos inovadores para a ciência de dados;
Conhecimento sólido em bancos de dados relacionais e não relacionais;
Prática em versionamento de código (Git) e pipelines de CI/CD;
Compreensão de arquiteturas baseadas em microsserviços.
Benefícios
Plano de Saúde
Seguro de Vida
Vale Alimentação ou Refeição
Vale Transporte
WellHub Gympass
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