Estamos em busca de um Cientista de Dados Sênior com ampla experiência em Deep Learning e IA Preditiva para liderar o desenvolvimento e a implementação de soluções avançadas de aprendizado de máquina e IA.
O candidato ideal terá sólidos conhecimentos em Python, experiência prática na colocação de modelos de aprendizado de máquina em produção e, preferencialmente, vivência com processos de transformação plástica (injeção).ResponsabilidadesDesenvolver e implementar modelos de aprendizado de máquina e Deep Learning para resolver problemas de previsão, classificação e análise complexa.Colocar modelos de aprendizado de máquina em produção, garantindo escalabilidade, performance e monitoramento contínuo.Trabalhar com processos de injeção de dados para criar pipelines robustos e eficientes que suportem os modelos desenvolvidos.Aplicar técnicas de IA Preditiva para gerar insights acionáveis e otimizar processos de negócio.Desenvolver scripts e ferramentas em Python para preparação, processamento e análise de dados em grande escala.Colaborar com equipes de engenharia, DevOps e produto para garantir a integração e o deploy contínuo dos modelos.Monitorar e ajustar o desempenho dos modelos em produção, propondo melhorias contínuas.Documentar metodologias, resultados e processos de implementação para facilitar a escalabilidade e a reutilização.Atuar como referência técnica para a equipe, compartilhando conhecimento e promovendo boas práticas de ciência de dados.QualificaçõesFormação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas.
Preferencialmente, doutorado na área.5+ anos de experiência prática em ciência de dados, com foco em Deep Learning e modelagem preditiva.Experiência avançada em Python e bibliotecas como PyTorch, Scikit-learn, Pandas e NumPy.Histórico comprovado em colocar modelos de aprendizado de máquina em produção (MLOps).Experiência com criação e otimização de pipelines de dados e integração de modelos em ambientes produtivos.Familiaridade com manipulação de grandes volumes de dados.Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL, NoSQL).Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git) e integração contínua (CI/CD).Forte capacidade analítica e de resolução de problemas complexos.Excelentes habilidades de comunicação para traduzir resultados técnicos em insights de negócio.DiferenciaisExperiência com plataformas de nuvem, como AWS, GCP ou Azure.Familiaridade com ferramentas de monitoramento de modelos e automação de MLOps (ex.
: MLFlow, Kubeflow).Conhecimento em sistemas distribuídos e processamento de dados em tempo real.Experiência com engenharia de dados para otimizar o processamento de dados em pipelines.Experiência em otimização de modelos para ambientes de produção (latência e desempenho).
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