Cientista de Dados IT - Mercado Pago

Mercado Livre Brasil; Osasco; Presencial; BRL 180 000 - 240 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Mercado Livre procura um Cientista de Dados para projetar e escalar sistemas de IA que resolvem problemas de alto impacto no ecossistema de pagamentos e marketplace da América Latina.

Você atuará com modelos de ML e pipelines de dados, aplicando práticas de engenharia de dados, governança e validação experimental.

Qualificações

• Demonstração de trajetória sólida em ML aplicada a problemas de negócio.
• Domínio de Python e processamento de dados em larga escala com SQL/BigQuery.
• Sólida base estatística para desenho e análise de experimentos A/B.
• Capacidade de traduzir matemática complexa em narrativas acionáveis para negócio.
• Conhecimento aplicado em grafos será um diferencial.

Responsabilidades

• Desenhar e desenvolver modelos preditivos de classificação, regressão e forecasting.
• Construir features stores e embeddings reutilizáveis de devices.
• Aplicar inferência causal e modelagem relacional (grafos) em redes de dispositivos e transações.
• Estruturar experiments A/B robustos e pipelines de backtesting offline.
• Documentar metodologias e disseminar boas práticas de experimentação.

Conhecimentos

Machine Learning

Python

Experiment design

Comunicação com negocio

Ferramentas

BigQuery

SQL

Graph embeddings

Descrição da oferta de emprego

Como Cientista de Dados no Mercado Livre, você projetará e escalará sistemas inovadores e seguros que resolvem problemas reais e de alto impacto. Trabalhará em um ambiente dinâmico com tecnologia de ponta, aplicando boas práticas de engenharia, modelos próprios de IA e aprendizado contínuo, com o propósito de democratizar o comércio eletrônico e os serviços financeiros na América Latina.

Imagine-se empreendendo projetos desafiadores, dinâmicos e inovadores e sendo responsável por:

• Desenhar e desenvolver modelos preditivos de classificação, regressão e forecasting para otimizar os principais produtos da vertical de adquirência (Devices e POS).


• Construir features stores e embeddings reutilizáveis de devices que encapsulam seu comportamento e suas relações, potencializando todo o portfólio de modelos do time.


• Aplicar técnicas de inferência causal e modelagem relacional (grafos), entendendo cada estabelecimento como um nó interconectado em uma rede de dispositivos, transações e comportamentos, para identificar quem vale a pena impactar e como impactar.


• Estruturar experimentos A/B robustos, com alto poder estatístico, e pipelines de backtesting offline para assegurar a eficiência dos modelos antes de sua implementação em produção.


• Documentar metodologias, disseminar boas práticas de experimentação e atuar como referência técnica dentro do time.


• Utilizar ferramentas e agentes de IA generativa para acelerar a pesquisa, o desenvolvimento e a validação de modelos.

O que buscamos em você?

• Ter sólida trajetória em modelagem de Machine Learning (classificação, regressão e forecasting), com experiência aplicada a problemas de negócio.


• Dominar Python e processamento de dados em larga escala com BigQuery (SQL), com capacidade para desenhar pipelines de treinamento e inferência altamente eficientes.


• Possuir sólida base estatística para o desenho e a análise crítica de experimentos A/B.


• Traduzir metodologias matemáticas complexas em narrativas claras e acionáveis para públicos de negócio e produto.


• Ter conhecimento aplicado em grafos (graph embeddings, contrastive learning e transfer learning em domínios heterogêneos) e/ou do universo de devices SmartPOS e POS, será um diferencial.