Responsabilidades do dia a dia:

• Liderar o design, desenvolvimento e implementação de modelos avançados de Machine Learning, incluindo redes neurais, modelos estatísticos e matemáticos para resolver problemas de negócio complexos.
• Explorar e aplicar ativamente as mais recentes inovações em Inteligência Artificial Generativa (GenAI), Large Language Models (LLMs) e Agentes para criar soluções de ponta.
• Atuar como referência técnica e mentor(a) para a equipe de Cientistas de Dados, promovendo o desenvolvimento profissional e a troca de conhecimento.
• Colaborar de perto com equipes multidisciplinares (Engenharia, Produto, Negócios) para identificar oportunidades, traduzir requisitos em soluções técnicas e garantir a entrega de valor.
• Conduzir análises exploratórias de dados complexas, identificando padrões, tendências e insights acionáveis que guiem a tomada de decisão estratégica.
• Monitorar e otimizar a performance dos modelos implementados em ambiente de produção, garantindo sua robustez e eficiência.
• Pesquisar e propor a adoção de novas tecnologias, ferramentas e metodologias em Ciência de Dados e IA.
• Definir e ter a capacidade de obter datasets necessários para análises e modelagens e ambientes exploratórios e produtivos de alta escala.

O que buscamos:

• Formação superior completa em Ciência da Computação, Física, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência comprovada em construção e implementação de modelos de machine learning, incluindo redes neurais, modelos estatísticos e matemáticos.
• Conhecimento aprofundado e experiência prática com GenAI, LLMs e Agentes.
• Experiência em Engenharia de Dados, incluindo design de pipelines, ETL/ELT e otimização de bases de dados.
• Experiência na formação, desenvolvimento e liderança técnica de equipes de Ciência de Dados.
• Domínio de linguagens de programação como Python (com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) e SQL.
• Capacidade de resolver problemas complexos de forma analítica e criativa, com uma abordagem orientada a resultados.
• Excelentes habilidades de comunicação, liderança e interpessoais, com capacidade de influenciar e colaborar em diferentes níveis da organização.
• Proatividade, curiosidade e paixão por aprendizado contínuo.

Diferenciais:

• Experiência com ferramentas de Big Data (ex: Spark, Hadoop, Kafka).
• Sólido conhecimento em Engenharia de Dados, incluindo design de pipelines, ETL/ELT e otimização de bases de dados.
• Conhecimento em plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure) para desenvolvimento e deploy de soluções de IA.
• Portfólio de projetos relevantes em Ciência de Dados, especialmente com aplicações de GenAI e LLMs.
• Publicações ou contribuições para a comunidade de Ciência de Dados/IA.

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