Cientista de Dados

Descrição e Responsabilidades:
Horário: segunda à sexta, 8 - 18h
Nível: Profissional
Regime de contratação: Cooperado

• 
  Desenvolver modelos predi vos e prescri vos u lizando técnicas de Machine Learning

e Deep Learning.

• Construir e treinar redes neurais (CNN, RNN/LSTM, Transformers) aplicadas a

problemas de negócio.

• Utilizar PyTorch, Scikit-learn, Pandas e NumPy no desenvolvimento e experimentação

de modelos.

• Realizar análises exploratórias e esta s cas avançadas em ambientes de Big Data com

PySpark no Databricks.

• Gerenciar o ciclo de vida de modelos com MLflow (tracking, versionamento, deploy e

monitoramento).

• Construir pipelines ETL/ELT e camadas analí cas em arquitetura Data Lakehouse (Delta

Lake).

• Documentar experimentos, modelos e arquiteturas de forma clara e reproduzível.

Requisitos:

• 
  Experiência em Data Science aplicada à IA: análise predi va, classificação, regressão,

séries temporais e clustering.

• Conhecimento em Machine Learning: modelagem, tuning, validação cruzada e

avaliação de modelos.

• Experiência com Deep Learning e redes neurais (MLP, CNN, RNN/LSTM e Transformers).

Experiência prá ca com PyTorch para treinamento, omização e deploy de modelos.

• Domínio de Python para Data Science (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib ou

Seaborn).

• Experiência com Databricks (notebooks, clusters, jobs e MLflow).
• Conhecimento em PySpark / Apache Spark para processamento distribuído.
• Experiência com arquitetura Data Lakehouse e Delta Lake (camadas RAW, TRUSTED e

APPLICATION).

• SQL avançado, incluindo construção de queries complexas e omização de

performance.

Diferenciais: Experiência com Large Language Models (LLMs), fine-tuning, RAG, embeddings ou

LangChain.

Benefícios:
Nenhum benefício informado