Analista de Dados e IA — Pleno
Principais responsabilidades
- Coletar, transformar e analisar grandes volumes de dados para alimentar modelos de IA.
- Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Machine Learning e Deep Learning para aplicações empresariais.
- Criar e manter pipelines de dados (ETL / ELT) garantindo escalabilidade e eficiência.
- Implementar soluções de IA para automação e ganho de eficiência operacional.
- Integrar modelos via APIs e microsserviços com sistemas corporativos.
- Trabalhar com cientistas de dados, engenheiros de dados e áreas de negócio para definir requisitos e KPIs.
- Realizar análises exploratórias e preparação de datasets para modelagem.
- Monitorar modelos em produção, cuidando de performance, drift e acurácia.
- Assegurar governança e segurança dos dados utilizados nos modelos.
- Pesquisar e aplicar novas técnicas e ferramentas de IA e engenharia de dados.
- Produzir documentação técnica (modelos, pipelines, testes e runbooks).
- Promover cultura de dados e boas práticas internas;
- apoiar treinamentos.
- Trabalhar em times multidisciplinares seguindo metodologias ágeis.
Requisitos
- Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou área correlata.
- Inglês intermediário.
- Experiência atuar com Dados ou IA (modelagem, pipelines ou deploy de modelos).
Certificações (desejadas)
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Google Professional Data Engineer
- TensorFlow Developer Certificate
Desejáveis, não obrigatórias — serão diferenciais.
Conhecimentos técnicos desejáveis
- Linguagem Python e bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas.
- Experiência com Deep Learning, NLP e / ou visão computacional.
- Construção e manutenção de pipelines / ETL e práticas de engenharia de dados.
- Ferramentas de MLOps (ex.: MLflow, Kubeflow, Vertex AI).
- Bancos de dados SQL e NoSQL.
- Experiência em implementar APIs / microsserviços para integração de modelos.
- Familiaridade com ambientes de nuvem, especialmente Google Cloud Platform.
- Engenharia de features e otimização de hiperparâmetros.
- Visualização de dados e storytelling para comunicação de insights.
- Metodologias ágeis (Scrum / Kanban).
Local: Curitiba / PR