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Role Description

Traduzir desafios de negócio em soluções inteligentes baseadas em Machine Learning (ML). Você colaborará de perto com diversas equipes (Engenharia, Produto, Negócios) para identificar oportunidades, desenvolver modelos robustos e implementá-los em produção, gerando impacto real e valor tangível para nossos produtos e clientes.

• Resolver Problemas: Transformar problemas de negócio em projetos claros e bem definidos de Machine Learning.
• Colaborar: Trabalhar em conjunto com Engenheiros de Dados, Product Managers e Analistas de Negócios para identificar e validar oportunidades onde ML pode fazer a diferença.
• Desenvolver Modelos: Projetar, treinar, validar e otimizar modelos de Machine Learning (usando técnicas como árvores de decisão, redes neurais, aprendizado supervisionado/não supervisionado, etc.), com foco na qualidade da engenharia de features e na análise crítica dos resultados.
• Implementar Soluções: Colocar modelos de ML em produção, monitorar seu desempenho e garantir que eles entreguem o valor esperado em ambientes reais.
• Experimentar e Inovar: Conduzir experimentos, desenvolver protótipos (PoCs) e testar novas abordagens para resolver problemas complexos com dados.
• Disseminar Conhecimento: Criar documentação técnica, compartilhar aprendizados e contribuir para a cultura de dados e ML na empresa, possivelmente através de apresentações ou treinamentos internos.

Qualifications

• Fundamentos Sólidos: Excelente base em estatística, matemática e nos princípios de Machine Learning.
• Programação: Proficiência em programação, especialmente Python e suas bibliotecas principais para Data Science (ex: Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Experiência Prática: Experiência comprovada na construção e implementação de modelos de ML em projetos reais, utilizando frameworks populares (ex: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn).
• Boas Práticas: Familiaridade com boas práticas de desenvolvimento de software (versionamento com Git, testes) e MLOps. Noções de otimização de performance (CPU/GPU, memória, I/O).
• Mindset: Proatividade, curiosidade, pensamento analítico e um forte desejo de entender como ML/IA podem impactar positivamente o negócio.
• Comunicação: Habilidade para comunicar ideias complexas de forma clara para diferentes públicos.
• Formação: Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.

Requirements

• Cloud Computing: Experiência com plataformas de nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP) e seus serviços (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Dataproc).
• NLP: Conhecimento e/ou experiência com Processamento de Linguagem Natural.
• Big Data: Experiência no processamento de grandes volumes de dados com ferramentas como Spark, Beam ou Dask. Familiaridade com Data Lakes e Data Warehouses modernos.
• Ética em IA: Consciência sobre as implicações éticas, de privacidade e explicabilidade (XAI) no uso de Inteligência Artificial.
• Acadêmico: Pós-graduação (Mestrado ou Doutorado) em áreas relacionadas.

Benefits

• 🩺 Plano de Saúde
• 🦷 Plano Odontológico
• ❤️ Seguro de Vida
• 🍔 Vale Refeição
• 🛒 Vale Alimentação
• 💻 Home Office
• 🏡 Auxílio Home Office
• 🍼 Auxílio Creche
• 🥳 Day off no aniversário
• 💵 PLR
• 💙 Apoio médico, psicológico e nutricional
• 🏋️ Gympass/Totalpass