Cientista de Dados Sênior

levva: o poder do simples. 💛🖤

Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas.

Estamos conectados a tudo, e o que nos conecta é um sonho grande.

Requisitos e qualificações

• Base sólida em estatística, ML aplicado e análise de dados.
• Experiência prática em modelagem (ML, Deep Learning, NLP) em ambientes reais.
• Vivência com LLM’s ou IA Generativa.
• Capacidade de estruturar hipóteses, conduzir experimentos e interpretar resultados com clareza técnica.
• Habilidade de traduzir desafios de negócio em problemas de modelagem, propondo soluções com complexidade adequada.
• Conhecimento em Python, SQL e bibliotecas de ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.).
• Desejável experiência com Databricks e noções de AWS (SageMaker/Bedrock).
• Boa comunicação escrita e verbal, facilitando alinhamento com Engenharia e áreas parceiras.
• Mentalidade colaborativa, aprendizado contínuo e evolução incremental.

Responsabilidades e atribuições

• Executar análises exploratórias e estudos estatísticos, identificando padrões, hipóteses e oportunidades de modelagem.
• Desenvolver modelos de ML tradicional, Deep Learning e NLP, aplicando processos sólidos de experimentação e validação.
• Implementar e testar abordagens baseadas em LLM’s, incluindo classificação semântica, extração, sumarização e participação em pipelines RAG.
• Construir e validar features, desde variáveis tabulares até embeddings e representações densas derivadas de Deep Learning e LLMs, seguindo padrões de qualidade definidos pela área.
• Conduzir experimentos, documentar resultados e comparar alternativas, garantindo clareza metodológica, transparência e reprodutibilidade.
• Apoiar a definição de targets, métricas e critérios de sucesso, contribuindo com análises, benchmarks e evidências.
• Avaliar performance e limitações dos modelos, considerando métricas quantitativas, vieses, robustez e comportamento em diferentes contextos de dados.
• Preparar modelos e artefatos para integração com Engenharia de ML, assegurando aderência a padrões de versionamento, governança e documentação.
• Atuar de forma incremental e orientada a valor, priorizando soluções eficazes, escaláveis e com complexidade adequada ao problema.
• Colaborar com pares, Engenharia de ML e times de produto, garantindo que as soluções sejam tecnicamente sólidas, alinhadas ao padrão técnico e gerem impacto para o negócio.