Cientista de Dados Sênior | Remoto

Remoto

(Qualquer lugar)

Sênior

Requisitos

4+ anos de experiência na carreira

LangChain

Python

Pytorch

TensorFlow

Conhecimentos Desejáveis

SLM

Tarefas e Responsabilidades

Cientista de Dados Sênior

RESPONSABILIDADES:


  • Liderar soluções analíticas complexas e de alto impacto
  • Definir métodos, métricas e estratégias de modelagem
  • Conduzir e supervisionar pesquisas em novas técnicas de treinamento e uso de SLMs
  • Trabalhar em parceria com engenheiros e desenvolvedores para colocar modelos em produção e estruturar APIs
  • Atuar na definição de estratégias de dados e IA alinhadas aos objetivos de produto
  • Comunicar resultados, limitações e recomendações para stakeholders não técnicos
  • Contribuir para a formação e mentoria de cientistas de dados juniores mais juniores


REQUISITOS OBRIGATÓRIOS:


  • Experiência com treinamento de modelos de deep learning
  • Experiência comprovada com projetos em produção e modelagem avançada
  • Formação: Graduação completa em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas correlatas
  • Mínimo de 4 anos de experiência profissional como cientista de dados
  • Domínio de ferramentas de machine learning e frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow)
  • Conhecimento sólido em estatística aplicada, validação de modelos e métricas de avaliação
  • Experiência com MLOps e deploy de modelos em cloud (AWS, GCP ou Azure)
  • Capacidade de liderança técnica e de influenciar decisões de produto
  • Familiaridade com frameworks para LLMs (LangChain, LlamaIndex)


REQUISITOS DESEJÁVEIS:


  • Experiência prática com treinamento e fine-tuning de LLMs/SLMs
  • Experiência em liderar equipes de dados ou P&D em IA
  • Contribuição em publicações técnicas, artigos ou projetos open-source


SOFT SKILLS ESSENCIAIS:


  • Comunicação clara e eficaz com stakeholders técnicos e não técnicos
  • Liderança inspiradora e capacidade de mentoria
  • Autonomia e visão estratégica para propor soluções inovadoras
  • Pensamento crítico na avaliação de abordagens e resultados


PROJETOS/REALIZAÇÕES VALORIZADAS:


  • Liderança de projetos de IA/ML em produção com impacto mensurável
  • Desenvolvimento ou aplicação de soluções inovadoras em NLP/LLMs/SLMs
  • Implementação de pipelines de MLOps em ambiente cloud
  • Publicações relevantes para a comunidade de IA

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