Senior Data Scientist, ML, RAG, LLMs & Agents

<h3>📋 Description</h3> • Defina e implemente soluções completas de Inteligência Artificial, utilizando técnicas avançadas de deep learning, big data e ciência de dados, desde a sua concepção, experimentação e modelagem até a produtização. • Implemente pipelines de engenharia de (Big) dados para coleta, integração, processamento e análise de grandes volumes de dados estruturados e não-estruturados. • Desenvolva, treine, refine, publique e acompanhe modelos de machine learning, deep learning, LLMs, IA Generativa e Agentes. • Desenvolva o software necessário para integrar modelos de ML desenvolvidos com o software que o utiliza, transformando estes modelos em soluções escaláveis de alto impacto, garantindo a aplicação de boas práticas de desenvolvimento e arquitetura de SW. • Realize interface direta com os clientes de diversas partes do mundo para entender requisitos de negócio, negociar escopos e alinhar entregas. • Garanta a aplicação das melhores práticas em governança de dados, segurança e escalabilidade das soluções desenvolvidas. • Forneça suporte e mentoria técnica ao time, promovendo uma cultura de aprendizado contínuo e inovação. <h3>🎯 Requirements</h3> • Sólidos conhecimentos em Machine e Deep Learning para aprendizado supervisionado e não supervisionado, especificamente com NLP, LLMs, Agentes, RAG, MCP, Transformers, Encoders, BERT e conceitos de IA Generativa em geral. • Conhecimentos práticos em modelos/assistentes, bibliotecas, plataformas e APIs de IA padrão no mercado, open-source ou não, por exemplo: GPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral • Experiência em pipelines de machine learning e na definição de métricas e avaliação de modelos • Experiência em Ciência de Dados: estatística, análises de dados e testes de hipótese, infraestruturas e arquiteturas de dados, processos de mineração de dados, etc • Programação em Python nível avançado • Conhecimentos avançados em bibliotecas como PyTorch, Spark, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Dask e outras • Experiência com bancos de dados relacionais, não relacionais e vetoriais • Conhecimento em infraestrutura em nuvem, como AWS (preferencialmente) e arquiteturas escaláveis • Experiência em geral com desenvolvimento de SW: Git, testes unitários e de integração, CI/CD, documentação • Inglês avançado para conversação com clientes • Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Matemática Aplicada ou áreas afins • Certificações em Machine Learning, Engenharia de Dados e Computação em Nuvem <h3>🏖️ Benefits</h3> • Plano de saúde e odontológico • Vale Refeição / Alimentação • Auxílio Idiomas • Auxílio Creche • Auxílio Lentes de Contato • Seguro de Vida • Descontos em cursos da CESAR School • DayOff (no mês do Aniversário) • Wellhub (Gympass) • Moodar • Cíngulo