O capítulo de Ciência de Dados reúne os profissionais dessa especialidade para que sejam o centro de excelência técnica dentro da Tribo de AI Products, atuando de forma direta com problemas complexos e de grande escala.
A comunidade auxilia cada um dos cientistas a elevar a barra técnica nas suas atuações em times multidisciplinares de diferentes escopos.
Temos a missão de desenvolver algoritmos e modelos de inteligência artificial de suporte e automação à tomada de decisões, apoiando-se em ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais.
Temos à nossa disposição plataformas de DataOps e MLOps de ponta, e sua expertise será crucial para ajudar nosso time com a missão de avançarmos em AI no Magalu .
Buscamos Cientistas de Dados para integrar um de nossos times multidisciplinares, e também participar do nosso chapter, para criar soluções baseadas em dados.Conhecimentos e habilidades necessáriosHabilidades em programação com Python ou linguagens equivalentes;Fortes habilidades analíticas quantitativas para interpretar dados, desenvolver features e propor soluções de Ciência de Dados.Sólido conhecimento teórico e prático de técnicas de modelagem de Machine Learning (aprendizado de máquina supervisionado, semi e não supervisionado)Conhecimento prático de bibliotecas e plataformas de DS/ML/IA do mercado (scikit-learn, tensorflow, pytorch, pandas, PySpark, mllib)Habilidade de se comunicar com pessoas do time de negócios e das demais áreas de engenharia;Conhecimentos e habilidades diferenciaisConhecimento de Bigquery e/ou SQLNLP (nltk, spacy, gensim, etc) e Processamento de ImagemWord Embeddings, TransformersLLMs, IA Generativa e engenharia de PromptHugging face e modelos pré-treinadosConhecimento de KubeflowComo será o seu dia a diaComo Cientista de Dados, você poderá:Explorar os dados de forma analítica para compreender sua qualidade e relevância para as modelagens;Propor a criação de novas variáveis preditivas relevantes para os modelos de aprendizado de máquina;Estudar, propor e criar modelos para a detecção de padrões nos dados (ex.
CF, Clusterização, Classificação etc.
), com o objetivo de fazer previsões automatizadas;Analisar as métricas de aprendizado e generalização dos modelos e fazer sua correlação com métricas de negócio (CTR, Vendas, etc.
);Monitorar os modelos em produção (Drift de dados, métrica, tempo de execução, etc);Quando oportuno, publicar os achados científicos em periódicos ou para a comunidade em geral.Como é o ambiente de trabalho?No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano.
Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio.
Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.