Cientista de Dados IT - Mercado Pago

Como Cientista de Dados no Mercado Livre, você projetará e escalará sistemas inovadores e seguros que resolvem problemas reais e de alto impacto. Trabalhará em um ambiente dinâmico com tecnologia de ponta, aplicando boas práticas de engenharia, modelos próprios de IA e aprendizado contínuo, com o propósito de democratizar o comércio eletrônico e os serviços financeiros na América Latina.

Imagine-se empreendendo projetos desafiadores, dinâmicos e inovadores e sendo responsável por:

• Desenhar e desenvolver modelos preditivos de classificação, regressão e forecasting para otimizar os principais produtos da vertical de adquirência (Devices e POS).
• Construir features stores e embeddings reutilizáveis de devices que encapsulam seu comportamento e suas relações, potencializando todo o portfólio de modelos do time.
• Aplicar técnicas de inferência causal e modelagem relacional (grafos), entendendo cada estabelecimento como um nó interconectado em uma rede de dispositivos, transações e comportamentos, para identificar quem vale a pena impactar e como impactar.
• Estruturar experimentos A/B robustos, com alto poder estatístico, e pipelines de backtesting offline para assegurar a eficiência dos modelos antes de sua implementação em produção.
• Documentar metodologias, disseminar boas práticas de experimentação e atuar como referência técnica dentro do time.
• Utilizar ferramentas e agentes de IA generativa para acelerar a pesquisa, o desenvolvimento e a validação de modelos.

O que buscamos em você?

• Ter sólida trajetória em modelagem de Machine Learning (classificação, regressão e forecasting), com experiência aplicada a problemas de negócio.
• Dominar Python e processamento de dados em larga escala com BigQuery (SQL), com capacidade para desenhar pipelines de treinamento e inferência altamente eficientes.
• Possuir sólida base estatística para o desenho e a análise crítica de experimentos A/B.
• Traduzir metodologias matemáticas complexas em narrativas claras e acionáveis para públicos de negócio e produto.
• Ter conhecimento aplicado em grafos (graph embeddings, contrastive learning e transfer learning em domínios heterogêneos) e/ou do universo de devices SmartPOS e POS, será um diferencial.

Você se anima a deixar sua marca na tecnologia da América Latina?

Candidate-se e junte-se ao nosso propósito!

Modalidade de trabalho híbrida.

Escritório Osasco, São Paulo.