[Banco de Talentos] Data Scientist PL

e-Core; Brasil; Teletrabalho; BRL 160.000 - 200.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está buscando um Data Scientist PL para conduzir iniciativas analíticas, desde a coleta de dados até a implementação de modelos de Inteligência Artificial. O candidato ideal terá um superior completo em áreas técnicas e experiência com ferramentas como Python, SQL e Scikit-learn. O trabalho envolve colaboração com equipes multifuncionais e desenvolvimento de soluções inovadoras.

Qualificações

• Experiência em Python e bibliotecas como Pandas e NumPy.
• Experiência com Matplotlib, Seaborn ou ferramentas similares.
• Conhecimento sólido em SQL.
• Experiência com Scikit-learn, TensorFlow, Keras ou PyTorch.
• Experiência na construção de agentes de IA e otimização de prompts.

Responsabilidades

• Colaborar com equipes multifuncionais para traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas.
• Conduzir análises aprofundadas para identificar padrões, tendências e oportunidades nos dados.
• Desenvolver e implementar soluções de IA/ML, do protótipo à produção.

Conhecimentos

Python

Pandas

NumPy

SQL

Scikit-learn

TensorFlow

Keras

NLTK

spaCy

MLflow

Formação académica

Superior completo em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas

Ferramentas

Matplotlib

Seaborn

Amazon SageMaker

Amazon Bedrock

Descrição da oferta de emprego

Overview

Este banco de talentos é dedicado às pessoas que desejam acelerar sua carreira na e-Core!

Revisamos os perfis sempre que uma nova vaga é aberta, em um ciclo de seis meses. Portanto, nosso pool de talentos se atualiza regularmente, e uma nova inscrição será necessária após esse período. Para aumentar suas chances de sucesso, mantenha seu currículo sempre atualizado, facilitando nosso contato e mantendo seu perfil ativo para oportunidades futuras alinhadas com a sua experiência.

Como Data Scientist PL, você será responsável por conduzir iniciativas analíticas, atuando desde a coleta e preparação de dados até o desenvolvimento, implementação e otimização de modelos de Inteligência Artificial.

Responsibilities

• Colaborar com equipes multifuncionais para traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas.
• Conduzir análises aprofundadas para identificar padrões, tendências e oportunidades nos dados.
• Desenvolver e implementar soluções de IA/ML, do protótipo à produção.
• Criar e conduzir experimentos para testar novas hipóteses e validar modelos.
• Projetar, desenvolver e operacionalizar pipelines de IA Generativa
• Criar dashboards e visualizações de dados claros e impactantes.
• Apoiar e orientar membros juniores da equipe.
• Contribuir para a definição de estratégias de dados, IA e análise.

Qualifications

Esta posição é adequada para você se você tem:

• Superior completo em Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.
• Experiência em Python e bibliotecas como Pandas e NumPy.
• Experiência com Matplotlib, Seaborn ou ferramentas similares.
• Conhecimento sólido em SQL.
• Conhecimento em Estatística descritiva, testes de hipótese e análise estatística.
• Experiência com Scikit-learn, TensorFlow, Keras ou PyTorch.
• Conhecimento em NLTK, spaCy e processamento de texto.
• Conceitos, padrões e experiência prática em aplicações de LLMs.
• Experiência no uso de ferramentas como LangChain, LangGraph, LangFlow e Hugging Face.
• Experiência na construção de agentes de IA e otimização de prompts.
• Experiência na implementação de pipelines RAG e integração com OCR.
• Experiência com boas práticas e ferramentas como MLflow.
• Conhecimento em Amazon SageMaker e Amazon Bedrock.

Desirable / Would be nice

• Inglês avançado.
• Experiência com equipes multidisciplinares e colaborativas.
• Conhecimento em Jira ou outras ferramentas de gestão de projetos.
• Familiaridade com métodos ágeis e de entrega, principalmente SCRUM e CRISP-DM;
• Experiência com Infraestrutura como Código (Terraform, AWS CDK).
• Certificação AWS Machine Learning Engineer Associate ou equivalente.
• Conhecimento em Big Data (Spark, Airflow), DevOps (Docker, CI/CD) e práticas de MLOps.
• Experiência com sistemas de recomendação, detecção de fraude ou outros casos avançados de ML.

Privacy

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