RESPONSABILIDADES:

• Realizar análises estatísticas com supervisão e desenvolver modelos preditivos básicos a intermediários
• Implementar pipelines de dados e contribuir no desenvolvimento de soluções de machine learning
• Coletar, limpar e preparar dados para treinamento de modelos de forma independente
• Testar diferentes abordagens de modelagem e avaliar performance com métricas adequadas
• Participar ativamente de projetos com fine-tuning de SLMs
• Aplicar técnicas de engenharia de prompts e implementar sistemas RAG
• Documentar processos técnicos e apresentar resultados para stakeholders
• Colaborar com cientistas de dados mais experientes em projetos complexos

REQUISITOS OBRIGATÓRIOS:

• Formação: Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas
• Pelo menos 1 ano de experiência profissional em ciência de dados ou áreas relacionadas
• Conhecimento sólido de Python para análise de dados (pandas, numpy, matplotlib/seaborn)
• Experiência prática com machine learning e bibliotecas como scikit-learn
• Conhecimento de estatística aplicada e técnicas de validação de modelos
• Familiaridade com pelo menos um framework de deep learning (PyTorch ou TensorFlow)

REQUISITOS DESEJÁVEIS:

• Conhecimento básico de NLP e processamento de texto
• Familiaridade com frameworks para LLMs (langchain, llama-index)
• Conhecimento de cloud computing (AWS, GCP ou Azure)
• Experiência com deploy básico de modelos (APIs REST)

SOFT SKILLS ESPERADAS:

• Comunicação clara e capacidade de explicar conceitos técnicos
• Trabalho em equipe e colaboração efetiva
• Proatividade na resolução de problemas e busca por soluções
• Capacidade de aprendizado rápido e adaptação a novas tecnologias
• Organização e atenção aos detalhes na documentação

PROJETOS/REALIZAÇÕES VALORIZADAS:

• Implementação de modelos de ML
• Desenvolvimento de soluções inovadoras com NLP/LLMs/SLMs