Cientista de Dados Pleno [Paipe]

Paipe; Novo Hamburgo; Híbrido; BRL 89 000 - 167 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Paipe está recrutando um Cientista de Dados Pleno para atuar em Novo Hamburgo, com foco em IA, ML e NLP. O profissional estará envolvido em análises, modelagem e implementação de soluções que impulsionem decisões estratégicas.

Você trabalhará com grandes volumes de dados, pipelines em PySpark, e técnicas de deep learning, buscando entregar modelos de classificação, detecção e embedding. Hybrid com presença em escritório 2x/semana.

Qualificações

• Formação concluída ou em andamento em áreas relacionadas com Ciência de Dados.
• Experiência de 4 a 8 anos em projetos de Ciência de Dados, com foco em visão computacional e otimização.
• Proficiência em Python e SQL, com prática em NLP e LLMs.

Responsabilidades

• Executar análises exploratórias de dados e identificar padrões relevantes para os projetos de IA.
• Projetar e desenvolver soluções de dados e ML, definindo abordagens técnicas.
• Realizar limpeza e preparação de dados, incluindo feature engineering e preparação para modelos.

Conhecimentos

Python

SQL

NLP

LLMs

Vision computacional

Docker

MLFlow

GitLab

Formação académica

Ciência da Computação

Estatística

Engenharias

Ferramentas

PySpark

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Descrição da oferta de emprego

Descrição da Vaga:

Você é apaixonado por tecnologia, inovação e quer fazer parte de uma equipe que está transformando o futuro com IA e Machine Learning? Então, essa é a sua chance!

Descrição da Vaga:

Você é apaixonado por tecnologia, inovação e quer fazer parte de uma equipe que está transformando o futuro com IA e Machine Learning? Então, essa é a sua chance!

Estamos buscando um(a) Cientista de Dados Pleno venha fazer parte do nosso time.

ATIVIDADES:

• Executar análises exploratórias de dados, identificando padrões, oportunidades e insights relevantes para os projetos;
• Propor, desenhar e desenvolver soluções de dados e Machine Learning, atuando de forma estratégica na definição das abordagens técnicas;
• Realizar limpeza, tratamento e preparação de dados, incluindo Feature Engineering e demais técnicas necessárias para o desenvolvimento dos projetos;
• Desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning para classificação, regressão e clusterização, utilizando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, incluindo redes neurais;
• Trabalhar com técnicas de processamento de linguagem, incluindo NLP tradicional, além de LLMs para criação de embeddings, fine-tuning e aplicações específicas;
• Utilizar serviços e ferramentas de cloud, como AWS, Azure e/ou GCP, para desenvolvimento e implementação dos projetos, quando necessário;
• Utilizar PySpark ou tecnologias similares para processamento e análise de grandes volumes de dados;
• Criar visualizações, dashboards e recursos que apoiem a análise e a tomada de decisão;
• Aplicar e disseminar boas práticas de desenvolvimento em Python, incluindo modularização, documentação, tipagem e organização do código;
• Utilizar Git, GitHub e/ou GitLab para controle e versionamento de código;
• Atuar com visão horizontal dos projetos, acompanhando demandas, prioridades, dependências, riscos e evolução das entregas;
• Apoiar a organização e priorização das atividades do time, contribuindo para uma execução eficiente dos projetos;
• Atuar na gestão técnica dos projetos, contribuindo para definições de arquitetura, abordagens, soluções e direcionamentos;
• Exercer liderança técnica, apoiando e orientando o time na tomada de decisões, resolução de problemas e adoção de boas práticas;
• Promover alinhamento entre as frentes envolvidas nos projetos, garantindo qualidade técnica, organização e consistência das entregas.

REQUISITOS:

• Disponibilidade para atuar no modelo híbrido (2x por semana) em Novo Hamburgo - RS.
• Formação concluída ou em andamento em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Física, Economia, Engenharias, ou áreas correlatas.
• De 4 a 8 anos de experiência em projetos de Ciência de Dados, principalmente nas áreas de visão computacional e otimização.
• Proficiência em Python.
• Conhecimento em SQL.
• Conhecimento em estatística.
• Conhecimento em NLP e LLMs.
• Conhecimento em Docker e MLFlow.
• Experiência com bibliotecas para Machine Learning, como Scikit-learn, Scipy, Tensorflow e PyTorch.
• Experiência prática em modelos de visão computacional (ex.: classificação, detecção, segmentação, embeddings, extração de características).
• Experiência com soluções de otimização.
• Experiência com alguma ferramenta de Cloud (AWS/Azure/GCP).
• Experiência com GitLab.

DIFERENCIAIS:

• Mestrado, Doutorado ou pós-graduação na área (em andamento ou concluído).