Pessoa Cientista de Dados (GenAI/ML) - Sênior, Home Office

Atuar de forma transversal nos projetos estratégicos, apoiando diferentes áreas na identificação e desenvolvimento de soluções baseadas em IA; Trabalhar em parceria com gerentes de projetos, áreas de negócio, engenharia de dados e times de tecnologia; Analisar o backlog de projetos e identificar oportunidades de aplicação de IA, Machine Learning e IA Generativa; Participar da definição da solução técnica, contribuindo com arquitetura, desenho da solução e escolha das tecnologias e modelos mais adequados; Desenvolver soluções utilizando Machine Learning, modelos preditivos e Inteligência Artificial Generativa; Desenvolver aplicações e componentes de IA utilizando Python e práticas de Engenharia de Software; Explorar e desenvolver aplicações utilizando GenAI/LLMs, incluindo integração com serviços e recursos de IA em Azure e Databricks; Realizar análise exploratória de dados, preparação de dados, definição de hipóteses, treinamento, avaliação e evolução de modelos; Implementar e disponibilizar modelos e aplicações em ambientes de nuvem; Atuar na construção e evolução de pipelines de Machine Learning e MLOps, desde desenvolvimento e testes até deploy e monitoramento; Trabalhar com Azure, Databricks, MLflow, Docker e esteiras de CI/CD; Contribuir para a definição e evolução da arquitetura das soluções de dados e IA; Garantir boas práticas de desenvolvimento, versionamento, documentação, testes e manutenção das soluções; Acompanhar a evolução das tecnologias de IA, identificando novas ferramentas, modelos e possibilidades de aplicação aos projetos; Atuar como referência técnica nas iniciativas de Advanced Analytics, Machine Learning e GenAI; Demais rotinas da área.Experiência profissional relevante em Data Science, Machine Learning, Inteligência Artificial ou Engenharia de Machine Learning; Experiência prática e sólida com Python e SQL; Experiência no desenvolvimento de modelos de Machine Learning e modelos preditivos; Experiência com IA Generativa e LLMs, preferencialmente em aplicações corporativas; Experiência prática com Azure e Databricks; Conhecimento/experiência em MLOps, incluindo MLflow, Docker, pipelines e deploy de modelos; Experiência com engenharia de software aplicada a soluções de dados e IA; Conhecimento de arquitetura de soluções, APIs, integração de sistemas e desenvolvimento de aplicações; Experiência com ciclo completo de desenvolvimento de soluções de IA: entendimento do problema, análise dos dados, modelagem, desenvolvimento, testes, deploy e acompanhamento em produção; Conhecimento de bibliotecas e frameworks de Machine Learning, como Scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch ou correlatos; Experiência com ambientes de CI/CD, Git e versionamento de código; Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou áreas correlatas; Diferenciais:

Experiência com Azure AI / Azure AI Studio; Experiência avançada com Databricks; Experiência em desenvolvimento de aplicações utilizando GenAI/LLM; Conhecimento em Deep Learning; Experiência com modelos de séries temporais; Conhecimento em otimização de sistemas; Experiência com Feature Store e Model Serving; Experiência no setor industrial, mineração ou metalúrgico; Conhecimento em tecnologias de IoT, como MQTT, LoRa e OPC UA; Certificações Microsoft DP-100, Databricks Machine Learning Associate ou correlatas.