Data Scientist Team Lead

Sysmatch

Portugal

Hybrid

EUR 60,000 - 90,000

Full time

14 days+
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Benefits offered by this job

Evolução de carreira
Integração em equipa dinâmica
Descontos exclusivos em várias áreas
Descontos parceiros

Job summary

Uma empresa de tecnologia em Portugal está a recrutar um Data Scientist Team Lead para integrar a sua equipa em Lisboa. O candidato ideal terá mais de 5 anos de experiência em ciência de dados e será responsável por gerir uma equipa e desenvolver soluções de IA Generativa. Este papel oferece um ambiente de trabalho híbrido, onde o profissional poderá contribuir para projetos inovadores e terá oportunidades de crescimento na carreira, além de benefícios atrativos.

Qualifications

  • Experiência superior a 5 anos enquanto Data Scientist.
  • Experiência comprovada em gerir equipas.
  • Capacidade para trabalhar de forma autónoma e comunicar resultados analíticos.
  • Experiência comprovada em IA Generativa e uso de transformers, embeddings e prompt engineering.
  • Domínio de Python e bibliotecas numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn.

Responsibilities

  • Desenhar e desenvolver soluções de IA Generativa.
  • Gerir uma equipa em crescimento e atuar como referência.
  • Contribuir para a automação de pipelines de ciência de dados.
  • Participar em ações de pré-venda e formular propostas técnicas.
  • Contribuir para boas práticas de engenharia de dados, MLOps e monitorização em produção.

Skills

Fluência em Python
Machine Learning
Gerir equipas
IA Generativa
MLOps
Conhecimento de frameworks como LangChain
Cloud (Azure/GCP/AWS)
LangChain/LlamaIndex
LLMs open-source
Feature engineering

Education

Licenciatura ou Mestrado em Ciência de Computadores

Tools

Python
PySpark
Bibliotecas como numpy, pandas, scikit-learn
MLflow

Job description

A Sysmatch é uma empresa de competências tecnológicas, especialmente vocacionada para apoiar os seus clientes no desenvolvimento, implementação e manutenção de sistemas de informação e soluções globais.

Descrição da Função

A Sysmatch é uma empresa de Consultoria e Outsourcing de IT com uma vasta gama de competências tecnológicas, resultantes da acumulação de know-how e da experiência dos nossos consultores, permitindo a implementação de soluções adaptadas às necessidades dos nossos clientes, privilegiando a sua robustez e expansão. Com mais de duas décadas no mercado, apresentamo-nos como uma empresa flexível, adaptável, inovadora e virada para o futuro. Estamos a recrutar o seguinte perfil: Data Scientist Team Lead - Hibrido Lisboa

Principais Requisitos
  • Licenciatura ou Mestrado em Ciência de Computadores, Engenharia, Matemática Aplicada, Data Science ou áreas semelhantes
  • Experiência superior a 5 anos enquanto Data Scientist
  • Experiência comprovada em gerir equipas dentro desta vertente
  • Experiência comprovada no desenvolvimento de soluções de IA Generativa, incluindo utilização de transformers, embeddings, e conhecimento de prompt engineering.
  • Forte domínio de técnicas de Machine Learning tradicional, incluindo aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
  • Fluência em Python e bibliotecas como numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn.
  • Experiência com PySpark e manipulação de grandes volumes de dados.
  • Conhecimentos práticos de MLOps: versionamento de modelos, tracking de experiências (ex: MLflow), deployment e monitorização.
  • Experiência em ambientes cloud, nomeadamente:
  • Disponibilidade para regime híbrido 2x por semana no escritório de Lisboa
  • Experiência em gestão de equipas nesta área
  • Experiência com modelos LLMs open-source (ex: LLaMA, Mistral, Falcon).
  • Conhecimento de frameworks como LangChain, LangSmith ou LlamaIndex
  • Certificações relevantes em cloud (ex: Microsoft Azure AI Engineer Associate, Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning – Specialty).
  • Capacidade para trabalhar de forma autónoma e contribuir para a definição de boas práticas dentro da equipa.
  • Sensibilidade para questões de ética, viés algorítmico e privacidade de dados
  • Participar no desenho e desenvolvimento de soluções de IA Generativa, incluindo modelos com transformers, embeddings e pipelines baseados em LLMs.
  • Construir e otimizar modelos de Machine Learning tradicional para diferentes casos de uso (classificação, regressão, clustering, etc.).
  • Explorar, preparar e transformar dados, aplicando boas práticas de engenharia de features para melhorar a performance dos modelos.
  • Contribuir para a automação e reprodutibilidade de pipelines de ciência de dados com ferramentas de MLOps, garantindo a monitorização e manutenção contínua em produção.
  • Comunicar os resultados analíticos de forma clara, com foco na aplicabilidade e impacto no negócio.
  • Manter-se atualizado/a com as mais recentes tendências e ferramentas no ecossistema de IA, ML e cloud.
  • Gerir uma equipa em crescimento, sendo uma referência em termos técnicos e comportamentais
  • Participar em ações de pré-venda e elaboração de propostas
Benefícios e Oportunidades
  • Um projeto dinâmico num cliente bem-conceituado a nível Internacional;
  • Enquadramento salarial de acordo com a experiência demonstrada;
  • Evolução de carreira com intervenção em projetos tecnológicos ambiciosos e inovadores;
  • Integração em equipa dinâmica e heterogénea;
  • Acompanhamento personalizado a cada consultor;
  • Integração nos quadros Sysmatch com acesso a todas as atividades da empresa;
  • Serás parte das nossas formações e dos nossos eventos Team Building;
  • Uma rede de centenas de parcerias com empresas de inúmeros setores que te oferecem descontos exclusivos (saúde, bem-estar, viagens, gastronomia, cultura, lazer, formação, etc)
  • Processo de recrutamento, seleção e integração: Os primeiros contactos serão realizados através de chamada telefónica ou vídeo conferência. Estamos preparados para assegurar o acompanhamento e a integração dos novos colaboradores e apoiá-los nesta nova fase da sua carreira profissional.
Localização

Lisboa, Portugal (regime híbrido 2x por semana no escritório de Lisboa)

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