Cientista de Dados Sênior

O(a) Cientista de Dados Sênior será responsável pelo desenvolvimento, otimização e aplicação de soluções baseadas em IA para atender a desafios de negócios complexos, combinando expertise técnica com habilidades estratégicas e liderança.

Responsabilidades

• Desenvolvimento e otimização de LLMs, incluindo arquitetura de modelos, RAG, fine-tuning e análise de performance.


• Gestão de projetos de ponta a ponta envolvendo soluções baseadas em LLMs, desde a concepção até a implementação em produção.


• Colaboração interdisciplinar com equipes de engenharia, produto e design para integrar LLMs em produtos e serviços.


• Análise e mitigação de vieses nos modelos, promovendo uso ético da IA.


• Pesquisa e inovação em técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e tendências emergentes no campo.


• Liderança técnica e mentoria de cientistas de dados juniores.

Formação Acadêmica

• Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática, Estatística, ou correlatas.


• Pós-graduação (Mestrado ou Doutorado) em Machine Learning, NLP, Ciência de Dados ou áreas relacionadas.

Hard Skills

• Proficiência em frameworks como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.


• Conhecimento avançado em arquiteturas Transformer (ex: GPT, BERT, T5).


• Experiência prática com deploy de LLMs em ambientes de produção.


• Forte capacidade em manipulação e análise de dados com Python, R, SQL e bibliotecas como Pandas e NumPy.


• Familiaridade com MLOps (ex: CI/CD para modelos de machine learning).


• Experiência em otimização de modelos para desempenho e custo (quantization, pruning, etc.).

Soft Skills

• Excelentes habilidades de comunicação para traduzir conceitos técnicos em termos compreensíveis para stakeholders não técnicos.


• Pensamento crítico e habilidade para resolução de problemas complexos.


• Capacidade de liderar equipes multidisciplinares e gerir prioridades.


• Curiosidade e aprendizado contínuo para explorar novas tecnologias e abordagens.

Diferenciais

• Publicações ou participação em conferências de IA/NLP (ex: NeurIPS, ACL).


• Contribuições para projetos open-source em LLMs.


• Experiência com ética e responsabilidade na aplicação de IA.


• Experiência com grandes volumes de dados e Big Data (ex: Spark, Hadoop).


• Certificação em Machine Learning/Deep Learning (ex: TensorFlow Developer Certificate, AWS Certified Machine Learning).


• Certificações em nuvem (ex: Azure AI Engineer, Google Cloud Professional ML Engineer).

Benefícios

• Ambiente colaborativo e foco em inovação.


• Oportunidade de trabalhar em projetos estratégicos com impacto direto na organização.


• Incentivos para capacitação e desenvolvimento contínuo. ;

Leia:

• Dicas de como conseguir um emprego
• Dicas sobre como escrever um currículo
• Como se comportar em um entrevista de emprego

Dicas de segurança

Quando candidatar e/ou pesquisar vagas, observe estes sinais de fraude em potencial e considere denunciar, quando:

• exigirem pagamento, credenciais da sua conta ou outros dados pessoais confidenciais como parte do processo de recrutamento.
  Empregadores legítimos nunca exigem pagamento.
• dizem pagar muito por pouco trabalho, pois são geralmente falsas.
• oferecem emprego depois de só uma entrevista remota.

Certifique-se de pesquisar o empregador e o anunciante.

O Guia Brasilia apenas disponibiliza as vagas, todo processo ficará a cargo do recrutador.
Não pague nada, a menos que tenha absoluta certeza da idoneidade do recrutador, desconfie sempre.

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