Machine Learning jobs in Brazil

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!

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.

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.

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.

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.

• 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