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Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
A Bwtech busca cientista de dados para desenvolver e manter aplicações e serviços baseados em Machine Learning, com foco em pipelines completos, APIs de serviço e integração com produtos da empresa.
O(a) candidato(a) ideal tem atuação em ML end-to-end, engenharia de dados, e conhecimento de ambientes de nuvem e containers, com atuação colaborativa entre equipes para transformar experimentos em soluções produtivas.
A Bwtech é uma empresa de tecnologia focada na transformação digital do mercado de Telecomunicações. Estamos há mais de 15 anos oferecendo uma completa gama de soluções inovadoras capazes de viabilizar, para nossos clientes, a revolução tecnológica do mercado de Telecom. Possuímos forte presença internacional. Nosso produto é responsável pelo monitoramento, gestão e otimização das redes das principais operadoras de telefonia móvel do Brasil e do mundo. Temos projetos na África, Ásia, Europa, América Latina, Estados Unidos e Oriente Médio. Somos Globais.
Estamos em constante evolução. Aqui na Bwtech, somos apaixonados pelo que fazemos. Nossos bwtechers são desafiados constantemente e nossas conquistas são diárias!
Domínio de Python e Desenvolvimento: Forte capacidade de estruturar, otimizar e manter aplicações complexas orientadas a objetos, módulos reutilizáveis e tratamento robusto de exceções.
Boas Práticas e Qualidade de Código: Aplicação consistente de clean code, padrões de projeto, controle de versão avançado com Git (estruturação de branches, code review) e escrita regular de testes unitários e de integração.
SQL e Engenharia de Dados: Ampla experiência em manipulação, extração e transformação de dados de grandes volumes em bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL) e/ou NoSQL (MongoDB, DynamoDB).
Machine Learning End-to-End: Experiência sólida em todo o ciclo de vida de ML (englobando engenharia de recursos, seleção de modelos, tuning de hiperparâmetros, validação, métricas de avaliação e inferência em produção).
APIs e Microsserviços: Experiência no desenvolvimento, versionamento e consumo de APIs RESTful para servir modelos de ML (FastAPI, Flask ou similares).
Containerização e Nuvem: Prática na criação e implantação de containers utilizando Docker e familiaridade com ambientes e serviços de nuvem (AWS, GCP ou Azure).
Orquestração e MLOps: Experiência em orquestração de rotinas e pipelines de dados/modelos (Apache Airflow, Prefect ou similares) e conceitos práticos de MLOps (monitoramento, data drift, observabilidade e CI/CD).
Leitura e Refatoração de Código: Elevada capacidade de compreender, debugar, otimizar e refatorar ecossistemas de código legados ou de alta complexidade.
Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Matemática Computacional ou áreas correlatas.
Experiência: Experiência profissional sólida e comprovada atuando como Cientista de Dados.
Experiência prática na construção e implantação de soluções de IA Generativa, incluindo LLMs, frameworks de orquestração (LangChain, LlamaIndex), geração de embeddings, bancos de dados vetoriais (Pinecone, Chroma, Qdrant) e arquiteturas RAG.
Domínio avançado de ecossistemas Linux, shell scripting e automações de infraestrutura.
Conhecimento em arquitetura de software para microsserviços e sistemas distribuídos de alta escala.
Vivência na implementação de arquiteturas de Feature Stores e gerenciamento centralizado de dados para ML.
E claro, tudo isso em um ambiente leve e colaborativo, com sala de descompressão, ping pong, sinuca, jogos e café quentinho pra acompanhar boas conversas