Cientista de Dados II

TOTVS; São Paulo; On-site; BRL 167,400 - 279,000; Full time

Job summary

Uma empresa de tecnologia está em busca de um desenvolvedor para criar e implantar fluxos de LLM no ecossistema ERP Protheus. O candidato ideal deve ter sólida experiência em Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural e desenvolvimento de agentes inteligentes. O trabalho é remoto e requer competências em estatística e programação, especificamente em Python e SQL. É essencial assegurar a qualidade técnica dos modelos implantados e transformar dados complexos em soluções escaláveis.

Qualifications

• Base sólida em Estatística/Matemática, Machine Learning e Modelagem Preditiva.
• Experiência no desenvolvimento de agentes inteligentes com LangGraph e LangChain.
• Domínio de tecnologias de NLP e ferramentas de MLOps.

Responsibilities

• Criar e implantar fluxos de LLM integrados ao ERP Protheus.
• Desenvolver agentes utilizando frameworks como LangGraph e LangChain.
• Asegurar a qualidade técnica e governança estatística dos modelos.

Skills

Machine Learning

Processamento de Linguagem Natural

SQL

Python

Estatística

Linguagens de Programação (Clean Code)

Tools

Docker

Hugging Face

LangGraph

LangChain

Pandas

BeautifulSoup

NLTK

Job description

Descrição

Desenvolver e implantar fluxos de LLM para o ecossistema ERP Protheus, transformando dados complexos em soluções de negócio escaláveis.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolvimento de Inteligência Artificial: Criar e implantar fluxos de LLM (Large Language Models) integrados ao ecossistema ERP Protheus;
• Criação de Agentes Inteligentes: Desenvolver agentes utilizando frameworks avançados como LangGraph e LangChain;
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Aplicar tecnologias de NLP, utilizando Hugging Face e técnicas de Embeddings para tratar dados complexos;
• Gestão do Ciclo de Vida do Dado: Atuar em todas as etapas do projeto, desde a coleta e preparação de dados até a efetiva colocação de modelos em produção;
• Operações de Machine Learning (MLOps): Utilizar ferramentas como Docker e práticas de CI/CD para garantir a escalabilidade e manutenção das soluções;
• Governança e Qualidade Técnica: Assegurar a qualidade técnica e a governança estatística de todos os modelos implantados;
• Soluções de Negócio: Transformar dados complexos em soluções de negócio escaláveis que agreguem valor ao ecossistema da empresa;
• Análise Técnica: Aplicar conhecimentos sólidos em Estatística, Matemática e Modelagem Preditiva para resolver problemas reais;
• Engenharia de Software: Aplicar boas práticas de desenvolvimento, incluindo Clean Code e versionamento de código via Git;

Requisitos e qualificações

• Sólida base em Estatística/Matemática, Machine Learning e Modelagem Preditiva;
• Desenvolver agentes inteligentes (LangGraph / LangChain);
• Domínio de NLP (Hugging Face / Embeddings), ferramentas de MLOps (Docker / CI/CD);
• Domínio em SQL e Python (Pandas / BeatifulSoup / NLTK);
• Prática no ciclo de vida completo do dado: da coleta/preparação à colocação de modelos em produção;

Modelo de trabalho

Remoto