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Cientista de Dados / Machine Learning Sênior (Híbrido) - São Paulo/SP

Híbrido CLT Tecnologia
Python Machine Learning GCP Vertex AI Estatística Probabilidade Modelagem de Dados

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Cientista de Dados e Machine Learning Sênior para projetar, desenvolver e evoluir soluções de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina com alto desempenho. Você vai transformar grandes volumes de dados e experiências em modelos capazes de aprender, gerar previsões e apoiar decisões estratégicas do negócio.

Responsabilidades

  • Desenvolver sistemas e aplicações que melhorem continuamente sua performance a partir de dados e experiência
  • Projetar e implementar soluções de ML para gerar algoritmos e previsões com impacto no negócio
  • Pesquisar e selecionar algoritmos e ferramentas adequados para cada problema
  • Conduzir testes, experimentos e ciclos de validação de modelos
  • Realizar análises estatísticas e ajustes finos com base nos resultados dos experimentos
  • Treinar, requalificar e manter modelos em operação conforme necessidades e mudanças
  • Estender bibliotecas e estruturas de Machine Learning existentes e manter-se atualizado com avanços do setor

Requisitos

  • +5 anos de experiência na área
  • Formação em Matemática, Estatística, Física, Ciência da Computação ou Engenharia
  • Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Machine Learning ou função equivalente
  • Conhecimento sólido de estruturas de dados, modelagem e arquitetura de software
  • Domínio de matemática, probabilidade, estatística e algoritmos
  • Capacidade de desenvolver código robusto em Python
  • Experiência com GCP
  • Experiência com Vertex AI

Beneficios

  • Assistência médica e odontológica
  • Day off de aniversário
  • Vale-transporte
  • Restaurante interno
  • Seguro de vida
  • Acesso ao conteúdo digital completo do Estadão
  • Descontos em instituições de ensino
  • Auxílio psicológico (Vittude)
  • Plano Pet
  • Wellhub (antigo Gympass)
  • Previdência privada (OESPREV)
  • Clube de vantagens Estadão
Publicada em 22 de junho de 2026
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