Data Science

KarHub; Teresina; Híbrido; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de autopeças inovadora busca um(a) Data Scientist para desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI. O candidato ideal tem formação em Ciência de Dados e sólida proficiência em Python e SQL. As responsabilidades incluem criar análises e otimizar produtos e campanhas para melhorar a experiência do cliente. Oferece contratação PJ full-time, com trabalho remoto ou híbrido e benefícios como plano de saúde. Com uma equipe apaixonada, a empresa está pronta para desafios.

Serviços

Plano de Saúde SulAmérica com coparticipação de 30%

Qualificações

• Proficiência em Python e SQL para manipulação de dados em larga escala.
• Conhecimentos em Machine Learning e familiaridade com Scikit-learn.
• Capacidade de comunicar resultados de forma clara e orientada a resultados.

Responsabilidades

• Criar e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI.
• Realizar análises exploratórias e desenvolver pipelines de ML.
• Colaborar com Engenharia de Dados e áreas de negócio.

Conhecimentos

Python

SQL

Machine Learning

Análise de Dados

Comunicação visual

Formação académica

Ciência de Dados ou áreas correlatas

Ferramentas

Scikit-learn

Airflow

TensorFlow

PyTorch

Descrição da oferta de emprego

Sobre a KarHub A KarHub nasceu com o propósito de simplificar a compra online de autopeças, oferecendo transparência e confiança para quem busca a peça certa para o seu veículo.

Nós conectamos os maiores e melhores fornecedores do Brasil a milhares de pessoas todos os dias.

Usamos tecnologia de ponta para que o processo de encontrar, comprar e receber uma peça seja o mais rápido e simples possível.

Estamos montando um time incrível, com gente ambiciosa, apaixonada por desafios e com espírito de dono, para construir este foguete

Se você tem esse perfil, queremos você com a gente!

Sobre a vaga:

Como Data Science na KarHub, você fará parte da construção e evolução de sistemas inteligentes que combinam GenAI e modelos de Machine Learning tradicional para resolver problemas reais e de alto impacto em três pilares estratégicos : vendas, experiência do cliente e eficiência operacional.

Descrição:

Criar, desenvolver e evoluir modelos de Machine Learning e GenAI que suportem áreas como vendas, marketing, catálogo, pricing e experiência do cliente.

Realizar análises exploratórias, preparar dados, construir features e desenvolver pipelines de ML que gerem recomendações e insights acionáveis.

Projetar e otimizar prompts, criar classificadores e agentes baseados em LLMs para acelerar operações internas e melhorar a jornada do cliente.

Participar da evolução de modelos já existentes, garantindo robustez, monitoração, escalabilidade e performance em produção.

Construir análises de impacto e identificar oportunidades para otimização de campanhas, precificação dinâmica, cross-selling, priorização de estoque próprio e estratégias de logística (como envio para Full).

Colaborar com Engenharia de Dados e áreas de negócio para transformar problemas estratégicos em soluções inteligentes e escaláveis, sempre com responsabilidade e foco no impacto.

O que buscamos:

Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou áreas correlatas.

Proficiência em Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados em larga escala.

Conhecimentos práticos em Machine Learning (regressão, classificação, árvores, clustering, séries temporais, etc.) e familiaridade com Scikit-learn.

Conhecimentos de RAG, embeddings e prompt engineering.

Experiência com banco de dados vetoriais (Pinecone ou similares)

Capacidade de comunicar resultados de forma clara, visual e orientada a impacto.

Diferenciais:

Experiência prática com modelos em produção, pipelines, monitoração ou ferramentas como Airflow / DBT.

Vivência com GCP e ambientes distribuídos (Spark / Pyspark).

Familiaridade com TensorFlow, PyTorch ou modelos mais avançados de NLP / LLMs.

Informações adicionais

Contratação : PJ full-time

• Benefícios : Plano de Saúde SulAmérica com (Coparticipação de 30%);

Modelo de trabalho : Remoto ou Híbrido

Sede : R. Clímaco Barbosa, 700 - Cambuci, São Paulo - SP, 01523-000