[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 em busca de um Data Scientist PL para conduzir iniciativas analíticas e desenvolver modelos de Inteligência Artificial. O profissional ideal terá formação em áreas correlatas, experiência em Python e diversas bibliotecas, além de um forte conhecimento em SQL e IA. A posição requer colaboração com múltiplas equipes e a implementação de soluções de AI/ML.

Qualificações

• Experiência com boas práticas e ferramentas como MLflow.
• 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.

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

Matplotlib

Seaborn

SQL

Scikit-learn

TensorFlow

Keras

PyTorch

NLTK

spaCy

LangChain

LangGraph

LangFlow

Hugging Face

MLflow

Amazon SageMaker

Amazon Bedrock

Formação académica

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

Ferramentas

Jira

Terraform

AWS CDK

Descrição da oferta de emprego

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.

O que você fará nessa função

• 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.

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.

Seria ótimo se você tiver:

• 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.

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