Informações importantes sobre o cargo de Ciência de Dados II.
Descrição do Cargo
Trabalhamos em uma velocidade acima da média, com um ritmo que não para. Nossa tecnologia dita o ritmo do mercado nos mais diversos setores. Precisamos ser ágeis e aprender muito rápido em um ambiente leve, divertido e desafiador.
Nossos times de tecnologia têm a ousadia para colocar todo esse aprendizado e conhecimento em prática, transformando todos os setores da economia por meio da tecnologia.
O trabalho diário envolve 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.
Além disso, é necessário atuar como especialista técnico(a) em projetos de alta complexidade, garantindo performance, robustez e impacto nos resultados da empresa.
Atividades Diárias
* 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;
* Atribuir-se ao pipeline de ciência de dados, desde a definição do problema até a 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; e
* Promover a melhoria contínua dos processos de ciência de dados, contribuindo com ferramentas, frameworks e boas práticas.
Competências e Habilidades
* Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas;
* Modelos preditivos supervisionados (regressão, árvores, ensemble, redes neurais, etc.) e modelos generativos (LLMs, transformers, GANs, VAEs, Diffusion Models);
* Construção de agentes de IA autônomos com frameworks como LangChain, Haystack, Semantic Kernel, AutoGen ou similares;
* Linguagem Python, com uso avançado de bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Transformers;
* SQL e NoSQL, além de experiência com dados não estruturados; e
* Práticas de MLOps (MLflow, Airflow, Docker, APIs, CI/CD).
Benefícios e Avantagens
* Diversidade e inclusão no local de trabalho;
* Programa +Saúde, oferecendo apoio físico, mental e financeiro aos funcionários;
* Oportunidades de crescimento e desenvolvimento profissional;
* Espaço de lactário e vestiário confortável;
* Vale transporte e alimentação;
* Ciclo vital estendido, sem datas específicas para retorno ao trabalho;
* Membro do Plano de Saúde e Odontológico Gratuito, Gerenciado pela corporação saúde;'Einstein Conecta';e
* Todo e qualquer beneficio incluido aqui tambem está sujeito as leis laborais locais.