Cientista de Dados Sr – Rio de Janeiro

Cientista de Dados Sr – Asaas – Home Office

Responsabilidades e atribuições
Desenvolver, implementar e manter modelos de ML/AI em produção, garantindo sua confiabilidade, rastreabilidade, performance e manutenção contínua;
Trabalhar com LLMs/SLMs e outras soluções de IA generativa, explorando seu potencial para automação, extração de conhecimento, classificação, sumarização e outras aplicações relevantes;
Integrar modelos de ML/AI com sistemas existentes em colaboração com times de engenharia, produto e negócio, com foco em impacto real e mensurável;
Versionar modelos de ML e gerenciar seu ciclo de vida;
Estabelecer e promover melhores práticas da ciência de dados dentro do time e da organização como um todo;
Apoiar tecnicamente e orientar membros juniores da equipe, fomentando um ambiente colaborativo de aprendizado e inovação;
Manter-se atualizado(a) sobre tendências, ferramentas e avanços em ML/AI, propondo novas abordagens e soluções tecnológicas.

Requisitos e qualificações
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Sólido conhecimento teórico sobre algoritmos de machine learning supervisionado e não supervisionado;
Experiência prática com validação, ajuste de hiperparâmetros e monitoramento de modelos;
Experiência com APIs e integração de modelos em sistemas reais;
Proficiência em Python, com conhecimento em Programação Orientada a Objetos;
Familiaridade com as principais bibliotecas de ML/AI
Conhecimento em LLMs/SLMs e aplicações práticas de IA generativa;
Experiência com prompt engineering;
Conhecimento avançado em SQL para manipulação e análise de dados;
Experiência com ferramentas de versionamento de código (git);
Experiência no desenvolvimento e deploy de modelos de ML/AI em ambiente de produção;
Capacidade de projetar pipelines de ML escaláveis e eficientes.

Diferenciais

Experiência em fintechs, mercado de pagamentos ou instituições financeiras;
Experiência prática com técnicas avançadas de IA generativa incluindo fine-tuning, RAG e embeddings;
Experiência com ambiente Databricks;
Conhecimento do ecossistema AWS, como S3, EC2 e Lambda;
Conhecimento de práticas de MLOps para gestão do ciclo de vida completo de modelos.

Informações adicionais
Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta – não compensamos os sábados);
Contratação CLT.