Data Science

KarHub; Teletrabalho; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em autopeças está em busca de um(a) Data Scientist para desenvolver e otimizar modelos de Machine Learning e GenAI. O candidato ideal deve ter formação em Ciência de Dados ou áreas relacionadas, bem como proficiência em Python e SQL. Além disso, é desejável experiência com ferramentas como Scikit-learn e bancos de dados vetoriais. O trabalho pode ser realizado de forma remota ou híbrida, com contrato full-time PJ e benefícios como plano de saúde.

Serviços

Plano de Saúde SulAmérica com Coparticipação de 30%

Qualificações

• Proficiência em Python e SQL para manipulação de dados.
• Conhecimento em Machine Learning com Scikit-learn.
• Experiência prática com bancos de dados vetoriais.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos de Machine Learning e GenAI.
• Realizar análises exploratórias e construir pipelines de ML.
• Colaborar com Engenharia de Dados para soluções estratégicas.

Conhecimentos

Python

SQL

Machine Learning

Análise de Dados

Engenharia de Dados

Formação académica

Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação ou Engenharia

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