🚀 Vaga: Cientista de Dados / Machine Learning Engineer (MLOps & LLMs)
📍 Modelo: Remoto
💡 Sobre a oportunidade
Buscamos um(a) profissional com forte atuação em Ciência de Dados e Machine Learning, com experiência prática em MLOps e aplicações com LLMs, para atuar no desenvolvimento de soluções escaláveis, desde a modelagem até a produção.
🎯 Responsabilidades
* Desenvolver e manter pipelines de Machine Learning (treinamento, inferência, versionamento e automação)
* Implementar pipelines de MLOps e LLMOps (CI/CD, versionamento de dados/modelos, monitoramento)
* Construir soluções em Python, seguindo boas práticas de engenharia
* Integrar e otimizar pipelines de dados com qualidade e governança
* Aplicar técnicas de machine learning (supervisionado e não supervisionado)
* Trabalhar em conjunto com times de engenharia, produto e negócio
* Realizar fine-tuning e aplicação de modelos de linguagem (LLMs)
* Garantir performance, custo e observabilidade das soluções
🔧 Requisitos técnicos
* Experiência comprovada em Ciência de Dados aplicada ao negócio
* Domínio em Python (pandas, numpy, scikit-learn, etc.)
* Experiência prática com MLOps (pipelines, deploy, monitoramento)
* Conhecimento sólido em SQL e bancos de dados (relacionais e não relacionais)
* Experiência com integração de APIs e automação de dados/modelos
* Vivência com modelagem estatística e avaliação de modelos
⚙️ Diferenciais
* Experiência com Airflow, MLflow, Kubeflow ou DVC
* Vivência com LLMs (integração, prompt engineering, otimização de custos)
* Conhecimento em arquiteturas baseadas em agentes
* Experiência com GKE ou Cloud Run (deploy de modelos)
* Familiaridade com observabilidade de ML/LLMs (ex: LangSmith, Weights & Biases)
* Técnicas de otimização de modelos (quantização, distilação)
* Experiência com visualização de dados (Power BI, Looker, Tableau)
* Conhecimento em segurança e governança de IA (guardrails, content safety)
🌎 Idiomas
* Inglês ou espanhol para leitura e comunicação técnica
🧠 Perfil comportamental
* Perfil hands-on e analítico
* Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio
* Proatividade e autonomia
* Foco em geração de valor e impacto