Cientista De Dados Para Lauro De Freitas

• Desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de machine learning, especialmente modelos de credit scoring e análise de risco.
• Produtizar os modelos, trabalhando de forma autônoma desde a concepção até a implementação em ambiente de produção.
• Colaborar com a liderança técnica na definição da arquitetura de dados e nas escolhas tecnológicas do time.
• Traduzir problemas complexos de negócio em soluções baseadas em dados, comunicando os resultados de forma clara para audiências técnicas e não técnicas.
• Colaborar dinamicamente com os times de produto e engenharia.
• Manter-se atualizado com tendências e melhores práticas em Engenharia e Ciência de Dados.

• 3+ anos de experiência atuando como Cientista de Dados, preferencialmente em ambientes de startup ou empresas de tecnologia.
• Domínio em probabilidade e estatística e em modelos de machine learning supervisionados e não supervisionados.
• Domínio em Python e principais bibliotecas para Ciência de Dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, etc.).
• Forte conhecimento em SQL (modelagem, performance e manipulação de grandes volumes de dados).
• Experiência no desenvolvimento e operacionalização de pipelines de machine learning ponta a ponta em produção.
• Experiência com práticas de engenharia para produção de modelos, incluindo versionamento de código com Git/Github, deploy em nuvem, automação de fluxos e suporte ao monitoramento e manutenção dos modelos em produção.
• Familiaridade com serviços em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP).
• Perfil proativo, com capacidade para atuar em problemas ambíguos, autonomia analítica e excelente habilidade de comunicação para alinhamento com múltiplos stakeholders.
• Interesse genuíno em evoluir tecnicamente em um ambiente dinâmico de fintech.

• Formação acadêmica em Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharias, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas.
• Experiência prévia com modelagem de risco de crédito, credit scoring ou detecção de fraudes.
• Conhecimento de metodologias de inferência causal e experimentação.
• Experiência em projetos envolvendo metaheurísticas aplicadas a problemas de otimização combinatória.
• Conhecimento ou experiência prévia no setor do Agronegócio (AgTech) ou em serviços financeiros.
• Conhecimento em manuseio de dags (Airflow ou similar) para composição de bases de dados para análises exploratórias e treinamento de modelos.

• Ajudar a melhorar a alfabetização de dados e o ambiente analítico geral na empresa.
• Manipular dados estruturados e não estruturados usando SQL e outras linguagens de programação.
• Realizar análises avançadas de dados e reportar resultados.
• Construir modelos preditivos e algoritmos de aprendizado de máquina.
• Combinar modelos através de modelagem de conjunto.
• Propor soluções e estratégias para os desafios do negócio.
• Participar de experimentos e testes de hipóteses.
• Colaborar com gerentes de produto para criar produtos de dados.

• 3+ anos de experiência com Data Science / Data Engineering, machine learning, IA e estatística.
• Proficiência em SQL e em Python, R ou outra linguagem de programação importante.
• Experiência prática com aprendizado de máquina (classificação, regressão, clustering, redes neurais, validação cruzada).
• Forte conhecimento em probabilidade e estatística, desenho experimental, modelagem preditiva, otimização e inferência causal.
• Experiência prática com AWS, especialmente SageMaker, Bedrock e outros serviços de ML.
• Habilidades de comunicação e capacidade de colaborar com usuários não técnicos.

• Certificações AWS (por exemplo, AWS Certified AI Practitioner).
• Experiência com automação e scripts (por exemplo, Terraform, Python).
• Habilidades de visualização de dados e storytelling.

• Construir modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo regulagem de hiperparâmetros.
• Desenvolver pipelines de dados robustos, garantindo qualidade, governança e confiabilidade.
• Colaborar com gerentes de produto para criar soluções de dados inovadoras.
• Propor estratégias de melhoria e alfabetização de dados na empresa.
• Participar ativamente nas decisões de capítulo de Data Science / Data Engineering.

• Experiência profunda em Python, R ou outra linguagem de programação responsável.
• Proficiência em SQL e em manipulação de dados em large scale.
• Experiência em modelos de ML em produção, incluindo batch e real‑time processing.
• Conhecimento prático de IA generativa e em serviços AWS (SageMaker, Bedrock).

• Desenhar agentes, ferramentas de calling e prompts para casos de uso reais.
• Construir pipelines de RAG (ingestão, chunking, embeddings, retrieval, reranking).
• Definir guardrails de segurança, privacidade e compliance.
• Desenvolver estratégia de avaliação de métricas e testes.
• Otimizar qualidade e custo de latência e contexto.
• Parceria com engenharia para produção, logs, auditoria e monitoramento.

• Experiência prática com LLMs e IA aplicada (agentes, prompting, RAG).
• Boa base em Python e engenharia de experimentação.
• Conhecimento de vetores/embeddings, busca híbrida e reranking.
• Familiaridade com avaliação de qualidade e redução de erro.
• Capacidade de comunicar decisões técnicas de forma clara.

• Desenvolver e testar modelos de deep learning e machine learning para dados espaciais.
• Integrar dados estruturados e não estruturados em pipelines.
• Aplicar visão computacional, CNN e NLP em imagens de satélite e radar.
• Garantir qualidade, validação e manutenção da solução.
• Colaborar na construção de agentes inteligentes e em iniciativas de inovação.

• Formação em Matemática, Estatística ou Engenharias com foco em dados.
• Experiência em SQL, NoSQL e manipulação de dados espaciais.
• Conhecimento em GIS, sensoriamento remoto e geoprocessamento.
• Habilidade em Python, ciência de dados e técnicas de ML.
• Experiência em bol tanto em projetos de compliance quanto em ambientes regulados.

• Desenvolver, testar e refinar prompts (Chain-of-Thought, Few-shot, ReAct).
• Construir e evoluir agentes de IA baseados em LLMs.
• Avaliar performance de modelos e agentes para casos de uso.
• Preparar e estruturar dados para alimentar modelos de linguagem.
• Garantir diretrizes de segurança e governança.
• Integrar soluções IA gerativa em produtos e sistemas.

• Formação em Estatística, Matemática, Engenharia ou Ciência da Computação.
• Experiência prática no desenvolvimento de prompts e agentes de IA com LLMs.
• Experiência em manipulação de dados em SQL.
• Experiência com modelagem preditiva e machine learning.
• Conhecimento do mercado de crédito ou produtos financeiros.

Vagas em Salvador