Data Science | SR (Remote)

Compass.UOL; Brasil; Teletrabalho; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Compass UOL está buscando um Cientista de Dados Sênior para desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning com foco em impacto mensurável para o negócio. Você conduzirá a exploração de dados, validação de resultados e a interpretação de insights, usando Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, MLflow, Jupyter e Databricks.

A posição envolve infraestrutura de dados na nuvem (AWS/Azure), pipelines de texto em bancos vetoriais com OpenSearch, bem como a construção de APIs com

Qualificações

• Experiência em modelagem preditiva e ML para resolução de problemas de negócios.
• Conhecimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais.
• Uso de técnicas de validação de resultados com foco em impacto mensurável.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de ML para problemas complexos.
• Conduzir exploração de dados, validação e interpretação de resultados.
• Aplicar Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, MLflow e bibliotecas estatísticas.
• Desenvolver pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com OpenSearch.
• Construir APIs utilizando LangChain/LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock.
• Atuar com serviços AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager) e Azure.
• Trabalhar em arquiteturas serverless na AWS e Azure.

Ferramentas

Python

Scikit-learn

XGBoost

LightGBM

MLflow

Jupyter

Databricks

AWS OpenSearch

LangChain

LangGraph

OpenAI

AWS Bedrock

S3

Lambda

Parameter Store

Secret Manager

Azure Document Intelligence

Azure

Descrição da oferta de emprego

A Compass UOL está em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning, com foco na resolução de problemas de negócio complexos. O profissional será responsável por conduzir desde a exploração de dados até a validação e interpretação de resultados, sempre visando um impacto mensurável. A atuação envolve o uso de Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy), aplicando técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning. Também será crucial a validação de performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo e qualidade das respostas, e o desenvolvimento de pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch, além da construção de APIs com LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock. A posição exige experiência com serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store, Secret Manager), arquiteturas serverless em AWS e Azure, aplicações conteinerizadas em AWS e uso de Azure Document Intelligence.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócio complexos.
• Conduzir a exploração de dados, validação e interpretação de resultados com foco em impacto mensurável.
• Utilizar Python (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), notebooks (Jupyter, Databricks), ferramentas de experimentação (MLflow) e bibliotecas estatísticas (Statsmodels, SciPy).
• Aplicar técnicas supervisionadas, não supervisionadas e deep learning conforme a necessidade.
• Validar a performance de sistemas RAG, considerando métricas de custo (tokens e latência) e qualidade das respostas (similaridade semântica, BLEU, ROUGE).
• Desenvolver pipelines de ingestão de texto em bancos vetoriais com AWS OpenSearch.
• Construir APIs utilizando LangChain e LangGraph, integradas a OpenAI e AWS Bedrock.
• Atuar com serviços de nuvem AWS (S3, Lambda, Parameter Store e Secret Manager).
• Trabalhar com arquiteturas serverless em AWS e Azure.
• Desenvolver aplicações conteinerizadas em ambiente AWS.
• Utilizar Azure Document Intelligence para extração e processamento de documentos.