Buscamos profissional com base sólida em metodologias tradicionais e disposição para explorar aplicações inovadoras de IA generativa e preditiva. Experiência no ciclo completo de projetos de dados, desde a exploração e pré-processamento até a entrega de modelos escaláveis, com oportunidade de aplicar conhecimentos em IA generativa para resolver problemas complexos em produtos SaaS.
- Desenvolver e implementar modelos preditivos, sistemas de recomendação e análises estatísticas para otimizar produtos e processos.
- Aplicar técnicas de IA generativa (ex: LLMs) em casos específicos, como personalização de conteúdo ou automação de tarefas, integrando-as a soluções tradicionais de machine learning;
- Garantir reprodutibilidade e qualidade nas entregas, utilizando boas práticas de versionamento, testes e documentação;
- Colaborar com engenheiros de dados e produto para estruturar pipelines robustos e alinhar modelos às necessidades do negócio;
- Traduzir requisitos técnicos em insights acionáveis, mantendo equilíbrio entre inovação e viabilidade operacional.
- Desenvolver soluções com agentes autônomos, copilotos inteligentes e assistentes personalizados;
- Implementar boas práticas de engenharia de software e ciência de dados, como versionamento e reprodutibilidade;
- Colaborar com times de engenharia para integração eficiente de modelos e uso da infraestrutura de dados;
- Participar da definição e evolução da arquitetura técnica em IA preditiva;
- Apoiar a experimentação e entrega de soluções com foco em qualidade e escalabilidade.
- Formação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas.
- Experiência sólida em Python, e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn, com familiaridade em frameworks de IA generativa (ex: LangChain, LlamaIndex)
- Experiência sólida em ciência de dados, com domínio em análise exploratória, modelagem estatística e construção de modelos de machine learning.
- Experiência prática com IA generativa, incluindo LLMs e aplicações em cenários reais (ex: fine-tuning, RAG, avaliação de outputs)
- Conhecimento teórico e prático sobre as implicações de causalidade ao desenhar experimentos e algoritmos complexos (modelagem causal).
- Experiência com tecnologias focadas em grandes volumes e consultas rápidas, especificando o uso de Elasticsearch ou similares.
- Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Conhecimento em modelagem estatística.
- Experiência com arquitetura de APIs, microsserviços e deployment de modelos em produção.
- Experiência em MLOps (MLflow, Airflow).
- Experiência com infraestrutura em nuvem (AWS/GCP/Azure).
- Vivência em produtos SaaS B2B.
- Habilidade de comunicação com stakeholders não técnicos.
- Participação em projetos de ponta a ponta.
- Experiência com ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau ou similares).
Buscamos proporcionar ao nosso time um ambiente acolhedor, dinâmico e colaborativo. Para isso, temos várias iniciativas, como:
- Oportunidades 100% remotas
- Vale home office
- Feedbacks periódicos
- Programa de indicações
Acolhimento psicológico - ️
- Ginástica laboral ️
- Academia de conhecimento
- Convênio com escola de inglês
- Reuniões mensais de transparência
- Happy hour online
- Kit de boas-vindas
