Cientista de Dados Pleno

Atribuições:

-Criar processos e aplicações com utilização de Machine Learning ou Inteligência Generativa, com criação de valor para as áreas de negócio por meio de insights, categorização, automação de processos ou novos produtos;

-Traduzir conceitos técnicos complexos em linguagem acessível para equipes não técnicas, facilitando a colaboração e o entendimento mútuo;

-Atuar estreitamente com outras equipes, antecipando necessidades e oferecendo suporte para garantir o sucesso dos projetos;

-Desenvolver projetos de processos e produtos que utilizam Machine Learning e GenAI, desde a concepção dos e refinamento do detalhamento das soluções, a execução dos processos, criação dos modelos e prompts e acompanhamento em produção;

-Atuar na manutenção dos processos que utilizam IA, garantindo a execução e disponibilidade dos serviços, bem como a acurácia dos modelos e outros parâmetros de desempenho conforme especificação.

Requisitos obrigatórios:

-Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou áreas correlatas que envolvam forte base quantitativa e analítica;

-Experiência de atuação como Cientista de Dados, Analista de Dados ou em posição similar;

-Conhecimento em gestão estratégica e gestão de projetos. Desejável experiência no setor financeiro;

-Linguagens de Programação: Proficiência em Python, SQL e desejável outras linguagens de desenvolvimento e algum frameworks de programação;

-Machine Learning: Conhecimento e aplicação prática de algoritmos de Machine Learning;

-Estatística: Forte base em estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses, amostragem;

-Visualização de Dados: Self-service BI tools;

-Ferramentas e Plataformas: Familiaridade com ambientes de desenvolvimento como Jupyter Notebooks, Google Colab. Conhecimento de plataformas de nuvem (Google Cloud, AWS) é um diferencial;

-MLOps (conceitos básicos): Entendimento de como modelos são colocados em produção, monitorados e mantidos;

-Engenharia de Prompt: Conhecimento sobre a formulação e otimização de prompts para modelos de linguagem grandes (LLMs).

Diferenciais:

Pós-graduação ou certificações em áreas de TI, Data Science, Machine Learning ou Business Intelligence;

Experiência em empresas de grande porte no processamento de grandes volumes de dados.