Postes à Porto Alegre, United States

Através de um time de mais de 12 mil pessoas que, juntas, oferecem soluções, produtos e educam o mercado. Formamos um ecossistema que se estende por todo o país e que ultrapassa fronteiras, integrando e conectando negócios. Sabemos que o crescimento acontece de gente para gente, e é isso que nos move.

Potencializamos a evolução: Transformamos ideias em realidade em uma empresa dinâmica e inovadora. Fazer parte deste time, significa aprender, criar e evoluir.

Bem-Estar Integral: Buscamos o bem-estar integral de cada pessoa colaboradora, por meio de ações e benefícios que viabilizam recursos de autocuidado através de 5 pilares: Emocional, Financeiro, Físico, Ocupacional e Social.

Pluralidade: A diversidade faz parte de quem a gente é. Reconhecidos entre as Melhores Empresas para Trabalhar no Brasil, promovemos a inclusão e o pertencimento de forma ativa. Nossa expertise é humana e viva, e através dela, acolhemos e empoderamos pessoas dentro e fora da empresa.

Você fará parte da área de Ciência de Dados da RD Station, contribuindo para iniciativas estratégicas que integram análise avançada, modelagem preditiva e inovação tecnológica. Atuará no ciclo completo de projetos de dados — desde a exploração e preprocessamento até a entrega de modelos escaláveis —, com oportunidade de aplicar conhecimentos em IA generativa para resolver problemas complexos em produtos SaaS.

• Desenvolver e implementar modelos preditivos, sistemas de recomendação e análises estatísticas para otimizar produtos e processos;
• Aplicar técnicas de IA generativa em casos específicos, como personalização de conteúdo ou automação de tarefas, integrando-as a soluções tradicionais de machine learning;
• Garantir reprodutibilidade e qualidade nas entregas, utilizando boas práticas de versionamento, testes e documentação;
• Colaborar com engenheiros de dados e produto para estruturar pipelines robustos e alinhar modelos às necessidades do negócio;
• Traduzir requisitos técnicos em insights acionáveis, mantendo equilíbrio entre inovação e viabilidade operacional.
• Domínio em análise exploratória, modelagem estatística e construção de modelos de machine learning tradicionais (supervisionado e não supervisionado);
• Experiência prática com IA generativa, incluindo LLMs e aplicações em cenários reais (ex: fine-tuning, RAG, avaliação de outputs);
• Conhecimento avançado em Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn, além de familiaridade com frameworks de IA generativa (ex: LangChain, LlamaIndex);
• Conhecimento em engenharia de dados (SQL, manipulação de dados estruturados e não estruturados) e deployment de modelos em produção;
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções técnicas, com foco em escalabilidade e métricas claras de sucesso.

• Experiência em MLOps (MLflow, Airflow) e infraestrutura em nuvem (AWS, GCP, Azure);
• Vivência em produtos SaaS B2B com alto volume de dados ou complexidade técnica;
• Habilidade para comunicar resultados técnicos a stakeholders não técnicos;
• Participação em projetos ponta a ponta, desde a concepção até o monitoramento pós-deploy;
• Perfil que valorize a ciência por trás dos dados e saiba equilibrar inovação com pragmatismo.

Nos comprometemos com a segurança dos seus dados! Em nosso Aviso de Privacidade , descrevemos quais dados coletamos, como são consumidos e armazenados, em conformidade com a LGPD.

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Na RD temos o compromisso de promover um ambiente diverso, inclusivo e seguro para todas as pessoas em todos os momentos, inclusive no processo seletivo.
Para que possamos potencializar nossos esforços nesse sentido, pedimos que você compartilhe algumas informações sobre marcadores de diversidade. Esses dados serão tratados com confidencialidade e usados apenas para métricas e melhorias internas de processo. Todas as pessoas candidatas que preencherem aos requisitos da posição serão consideradas no processo seletivo. Se você não se sentir confortável em compartilhar alguma das informações abaixo isso não afetará em nada a sua candidatura.

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Como você avalia seu nível de experiência com IA generativa (como LLMs, agentes autônomos ou frameworks como LangChain)? * Selecionar...

Como você avalia seu conhecimento em Python e nas bibliotecas Pandas, Numpy, Scikit-learn? * Selecionar...

Como você avalia seu conhecimento sobre modelos tradicionais de IA e machine learning, incluindo redes neurais e técnicas supervisionadas/não supervisionadas? * Selecionar...

Como você avalia sua habilidade em engenharia de dados, uso de SQL e manipulação de dados estruturados e não estruturados? * Selecionar...

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