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Data Science Specialist

PhizChat São Paulo 25 candidaturas 5 dias atrás

Salário estimado

R$ 15k - 23k/mês

Sênior CLT
33%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Estamos buscando uma pessoa Data Science Specialist para ser responsável pela área de recomendação do PhizChat, a ferramenta social do Phiz, que combina chat, lives, timeline, vídeos curtos e descoberta de pessoas e conteúdo.


Você atuará como dono(a) técnico(a) de ponta a ponta dos modelos que decidem o que cada usuário vê, e com quem se conecta dentro do app, com impacto direto em retenção engajamento e crescimento orgânico.


Responsabilidades e atribuições


  • Desenhar, treinar e iterar modelos de recomendação end-to-end para todas as superfícies do PhizChat: timeline, vídeos curtos, lives, descoberta de chats/grupos e people;
  • Definir a arquitetura completa de candidate generation, ranking e re-ranking, incluindo políticas de diversidade, freshness e exploration/exploitation;
  • Construir e evoluir embeddings de usuários, itens, conteúdo e grafo social, além dos pipelines de features e labels;
  • Conduzir avaliação offline e desenhar experimentação online, tratando network effects típicos de produtos sociais;
  • Colocar os modelos em produção em parceria com engenharia, garantindo serving estável, versionamento e monitoramento de drift;
  • Definir SLAs de latência, custo e qualidade, equilibrando complexidade do modelo e viabilidade operacional;
  • Criar dashboards de saúde dos modelos cobrindo métricas de negócio e de modelo;
  • Atuar como referência técnica de recomendação dentro da Phiz;
  • Trabalhar com PMs no Brasil e POs na China e com o time de Data Platform para definir tracking, schemas e infraestrutura.


Requisitos e qualificações


  • Experiência como Data Science / ML, além de sistemas de recomendação em produção;
  • Atuação com modelos em produção em escala de milhões de usuários, com impacto comprovado em A/B tests;
  • Experiência em abordagens modernas: representação dual, modelos sequenciais, grafo, multi-tarefa, exploração contextual;
  • Programação sólida para Data Science e ML aplicado;
  • Dados em larga escala em ambientes distribuídos;
  • Deep learning aplicado a recomendação, busca ou ranking;
  • Retrieval em larga escala e busca por similaridade;
  • Experiência com modelos em produção: pipelines, serving real-time e batch, versionamento e monitoramento;
  • Experimentação online: A/B tests, dimensionamento amostral e interpretação de variância;
  • Tradução de problemas de produto em formulações de ML;
  • Inglês fluente para interação diária com o time na China.

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