Cientista de Dados Sênior
Digisystem
Nova
Publicada há 8 horas
Regime de contratação
CLT
Modelo de trabalho
Não Informado
Carga horária
40 horas semanais
Descrição
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.