Data Scientist

Enter; São Paulo; Presencial; BRL 100.000 - 140.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora no campo da Inteligência Artificial está em busca de um Data Scientist para integrar um time técnico e estratégico. O profissional será responsável por transformar dados em modelos de machine learning aplicáveis em produção, desenvolvendo soluções que impactam diretamente grandes empresas na América Latina. Se você é curioso, colaborativo e motivado a aplicar ciência de dados para resolver problemas complexos, esta é a oportunidade ideal. Junte-se a uma equipe que valoriza a profundidade analítica e a capacidade de enfrentar desafios em ambientes dinâmicos, contribuindo para o sucesso a longo prazo da empresa.

Qualificações

• Sólidos conhecimentos em estatística e experiência prática em ciência de dados.
• Domínio de ferramentas como Python ou R e construção de pipelines de ML.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e de classificação aplicados a documentos e dados empresariais.
• Colaborar na criação de produtos baseados em IA e ML, desde a exploração até o design das soluções.

Conhecimentos

Estatística

Machine Learning

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Python

R

Análise de Dados

Ferramentas

Pandas

Scikit-learn

NumPy

PyTorch

TensorFlow

Descrição da oferta de emprego

Enter

AEnter(anteriormente Talisman AI) foi fundada em 2023 com a missão de tornar o Brasil um protagonista em Inteligência Artificial. Unimos a expertise humana à eficiência da IA para ajudar grandes empresas da América Latina a otimizar processos críticos de alto volume e que exigem intenso trabalho manual. Iniciamos nossa jornada aplicando IA para criar defesas jurídicas personalizadas em larga escala, permitindo que grandes empresas reduzam custos advocatícios e aumentem suas taxas de êxito. Atendemos clientes como Nubank, Banco BMG, iFood, SulAmérica, Light, Banco Inter, Banco C6, entre outros.

Vaga

Como Data Scientist na Enter, você fará parte de um time técnico e estratégico, contribuindo para transformar dados em modelos de machine learning aplicáveis em produção. Buscamos pessoas curiosas, colaborativas e motivadas a aplicar ciência de dados para resolver problemas reais e complexos.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos preditivos e de classificação aplicados a documentos e dados empresariais (como predição de risco, classificação de documentos, detecção de fraudes, segmentação de entidades, classificação de imagens, entre outros), mantendo um raciocínio crítico e rigor estatístico.
• Trabalhar com NLP (Processamento de Linguagem Natural) e LLMs para extrair informações relevantes de documentos.
• Construir e validar pipelines de machine learning para implantação, operação e manutenção de modelos em produção.
• Colaborar com engenheiros, PMs e designers na criação de produtos baseados em IA e ML, participando desde as explorações iniciais até o desenho das soluções.
• Contribuir para o desenvolvimento do nosso sistema de Q&A, garantindo explicabilidade por meio de referências, fontes e raciocínio lógico.
• Apoiar a definição dos métodos que serão utilizados para medir os resultados dos produtos.
• Colaborar com o time de tecnologia no desenho de experimentos e na análise de resultados.
• Promover boas práticas em ciência de dados, incluindo versionamento, documentação e reprodutibilidade de análises.

O que valorizamos

• Profissionais que não se contentam com respostas superficiais e mergulham nos detalhes.
• Baixa necessidade de reconhecimento individual, priorizando o resultado acima do crédito pessoal.
• Capacidade excepcional de enfrentar problemas abertos em ambientes não estruturados.
• Disposição para aprender, orientar, liderar e seguir conforme necessário.
• Senso de urgência desproporcional, mantendo em mente a escalabilidade e a criação de processos replicáveis para garantir o sucesso a longo prazo.
• Pessoas curiosas e que conseguem aprender coisas difíceis rapidamente.

Idealmente, você tem:

• Sólidos conhecimentos em estatística.
• Experiência prática em ciência de dados e machine learning, com domínio de ferramentas como Python ou R.
• Familiaridade com o desenho de experimentos A/B e interpretação de seus resultados.
• Capacidade de compreender o contexto do negócio, formular problemas de forma estruturada, entender os limites dos dados, identificar possíveis vieses e comunicar conclusões de forma clara.
• Conhecimento em Python e bibliotecas como Pandas, Scikit-learn, NumPy, PyTorch ou TensorFlow.
• Experiência com experimentação, avaliação de modelos (precision, recall, F1, AUC etc.) e construção de pipelines de ML.