Sobre a oportunidade
- Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas
- Experiência sólida em Machine Learning, estatística, modelagem preditiva e análise causal
- Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avançado e Git
- Experiência com MLOps, deploy, monitoramento e automação de modelos em produção
- Conhecimento em modelagem para risco, fraude, detecção de anomalias e feature engineering
- Experiência com ambientes em nuvem (AWS e/ou Azure), Data Warehouse, bancos relacionais e NoSQL
- Vivência com testes A/B, inferência causal, NLP e/ou Visão Computacional
- Conhecimento em LGPD, governança de dados e segurança da informação. ⭐ Diferenciais: Experiência em plataformas digitais, fintechs, marketplaces, creator economy ou soluções antifraude
- Conhecimento em GenAI, LLMs, RAG, embeddings e agentes inteligentes
- Experiência com sistemas de recomendação, personalização e modelos de ranking
- Vivência com PyTorch ou TensorFlow aplicados a NLP e Visão Computacional
- Pós-graduação em Ciência de Dados ou áreas quantitativas
- Experiência com dados em streaming e orquestração de pipelines
- Inglês técnico para leitura de documentação e artigos.
Requisitos
- Graduação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas
- Experiência sólida em Machine Learning, estatística, modelagem preditiva e análise causal
- Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL avançado e Git
- Experiência com MLOps, deploy, monitoramento e automação de modelos em produção
- Conhecimento em modelagem para risco, fraude, detecção de anomalias e feature engineering
- Experiência com ambientes em nuvem (AWS e/ou Azure), Data Warehouse, bancos relacionais e NoSQL
- Vivência com testes A/B, inferência causal, NLP e/ou Visão Computacional
- Conhecimento em LGPD, governança de dados e segurança da informação.