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 necessários Habilidades 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 diferenciais Conhecimento de Bigquery e/ou SQL NLP (nltk, spacy, gensim, etc) e Processamento de Imagem Word Embeddings, Transformers LLMs, IA Generativa e engenharia de Prompt Hugging face e modelos pré-treinados Conhecimento de Kubeflow Como será o seu dia a dia Como 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.