Vagas
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Data Scientist (JR, SR, STAFF)
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Python
Localização
São Paulo, SP
Faixa de Remuneração
R$
10.000-
30.000BRL/mês
PJ ou Cooperativa
Nível de Experiência
Sênior
Tempo de Experiência
5+ anos em Dados
5+ anos como Data Scientist
Future Secure AI
São Paulo - SP
Outros
A Future Secure AI é uma startup de tecnologia em Sydney, Austrália, que está revolucionando a implantação de plataformas de IA em grandes empresas. Trabalhamos com grandes clientes globais para implementar agentes de IA em seus ambientes, integrando diversas plataformas de terceiros. Estamos crescendo rapidamente e buscamos pessoas talentosas para se juntar à nossa equipe.
Requisitos
Inglês
Essa vaga exige nível mínimo de inglês
Avançado
Análise de Dados
Modelagem Estatística
Machine Learning
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Experiência com GCP
MLOps
Programação em Python
Comunicação com Stakeholders
Trabalho em Equipe
Governança de Dados
Habilidades Desejáveis
Experiência com arquiteturas de modelos baseadas em Transformers
Familiaridade com frameworks de agentes autônomos
Conhecimento em análise de séries temporais
Experiência com outras plataformas de nuvem (AWS, Azure)
Desenvolvimento de APIs para modelos de machine learning
Visualização de dados interativa (Streamlit, Plotly, Dash)
Qualificações
Formação acadêmica relevante: Doutorado ou Mestrado em Ciência de Dados, Matemática, Estatística, Ciência da Computação ou áreas relacionadas
Experiência profissional: 4 anos na indústria
Experiência comercial com técnicas de PLN: LSTM/CNN/Transformers e/ou modelagem tópica
Experiência comercial com GCP: BigQuery, IAM, Cloud Run, frameworks multi-agentes
Experiência em Python e Natural Language Processing: 3-4+ anos
Excelente comunicação com stakeholders
Capacidade de trabalhar bem com feedback aberto
Capacidade de liderar aspectos do desenvolvimento de IA
Capacidade de trabalhar em um ambiente ágil
Desejo de se destacar em cada disciplina
Disponibilidade para trabalhar presencialmente: Avenida Angélica 2350, São Paulo Capital
Atividades
Analisar grandes conjuntos de dados: Identificar tendências e padrões significativos.
Trabalhar em métricas de qualidade: Avaliar a qualidade das cadeias de saída de LLM.
Planejar e implementar pipelines MLOps: Garantir a qualidade e conformidade dos modelos através de monitoramento contínuo.
Fornecer insights para decisões de longo prazo: Contribuir para a governança de dados e melhores práticas éticas de IA.
Colaborar com engenheiros e stakeholders: Implementar soluções inovadoras em conjunto.
Mentorar cientistas de dados juniores: Orientar e desenvolver a equipe mais jovem.
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