levva: o poder do simples. Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.
Sobre a vagas
levva: o poder do simples. Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.
Estamos conectados a tudo, e o que nos conecta é um sonho grande.
Responsabilidade e atribuições
- Executar análises exploratórias e estudos estatísticos, identificando padrões, hipóteses e oportunidades de modelagem.
- Desenvolver modelos de ML tradicional, Deep Learning e NLP, aplicando processos sólidos de experimentação e validação.
- Implementar e testar abordagens baseadas em LLM's, incluindo classificação semântica, extração, sumarização e participação em pipelines RAG.
- Construir e validar features, desde variáveis tabulares até embeddings e representações densas derivadas de Deep Learning e LLMs, seguindo padrões de qualidade definidos pela área.
- Conduzir experimentos, documentar resultados e comparar alternativas, garantindo clareza metodológica, transparência e reprodutibilidade.
- Apoiar a definição de targets, métricas e critérios de sucesso, contribuindo com análises, benchmarks e evidências.
- Avaliar performance e limitações dos modelos, considerando métricas quantitativas, vieses, robustez e comportamento em diferentes contextos de dados.
- Preparar modelos e artefatos para integração com Engenharia de ML, assegurando aderência a padrões de versionamento, governança e documentação.
- Atuar de forma incremental e orientada a valor, priorizando soluções eficazes, escaláveis e com complexidade adequada ao problema.
- Colaborar com pares, Engenharia de ML e times de produto, garantindo que as soluções sejam tecnicamente sólidas, alinhadas ao padrão técnico e gerem impacto para o negócio.
Requisitos e qualificações
- Base sólida em estatística, ML aplicado e análise de dados.
- Experiência prática em modelagem (ML, Deep Learning, NLP) em ambientes reais.
- Vivência com LLMs ou IA Generativa.
- Capacidade de estruturar hipóteses, conduzir experimentos e interpretar resultados com clareza técnica.
- Habilidade de traduzir desafios de negócio em problemas de modelagem, propondo soluções com complexidade adequada.
- Conhecimento em Python, SQL e bibliotecas de ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.).
- Desejável experiência com Databricks e noções de AWS (SageMaker/Bedrock).
- Boa comunicação escrita e verbal, facilitando alinhamento com Engenharia e áreas parceiras.
- Mentalidade colaborativa, aprendizado contínuo e evolução incremental.