Profissional de Ciência de Dados Senior
Estamos procurando por um profissional experiente em ciência de dados para fazer parte da nossa equipe. O candidato ideal terá habilidades avançadas em análise de dados, modelagem estatística e programação. Ele será responsável por desenvolver modelos preditivos complexos, trabalhar com grandes conjuntos de dados e colaborar com a equipe de engenharia para implementar soluções inovadoras.
Além disso, o profissional deverá possuir conhecimento em linguagens de programação como Python, experiência com bibliotecas de aprendizado de máquina como scikit-learn e TensorFlow, e habilidades em SQL e NoSQL. É também importante que ele tenha habilidades de comunicação eficaz e seja capaz de trabalhar em equipe.
Em troca, oferecemos uma oportunidade de carreira desafiadora e gratificante, com acesso a tecnologias avançadas e à mais recente literatura científica em ciência de dados. Nossa empresa é líder em tecnologia no Brasil e estamos comprometidos em empregar os melhores talentos da indústria.
Condições do cargo: APLICAR TÉCNICAS AVANÇADAS DE CIÊNCIA DE DADOS PARA CONSTRUIR MODELOS PREDITIVOS, GENERATIVOS E AGENTES DE IA AUTÔNOMOS, PROMOVENDO A AUTOMAÇÃO INTELIGENTE DE DECISÕES E INTERAÇÕES. ATuar COMO ESPECIALISTA TÉCNICO(A) EM PROJETOS DE ALTA COMPLEXIDADE, GARANTINDO PERFORMANCE, ROBUSTEZ E IMPACTO nos RESULTADOS DA EMPRESA.
* Desenvolver e implementar modelos preditivos de alta performance (ex: regressão, classificação, séries temporais) para apoiar decisões estratégicas e operacionais;
* Projetar, treinar e otimizar modelos generativos (ex: LLMs, GANs, Diffusion Models) aplicados à geração de conteúdo, assistência contextual, enriquecimento de dados, entre outros;
* Construir agentes de IA autônomos e integráveis, com capacidade de raciocínio, memória e interação com múltiplas fontes e APIs — como assistentes inteligentes, agentes de atendimento, copilotos de negócio ou soluções baseadas em RAG;
* 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.