Cientista de Dados Sênior

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade. Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados. Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas!

Responsabilidades e atribuições

Sobre a oportunidade
Buscamos um Cientista de Dados Sênior para atuar com dados de mercado financeiro, conduzindo modelos de machine learning, deep learning e estatística do desenvolvimento à operação em produção, além de construir e escalar soluções baseadas em LLMs.

A atuação parte da camada refined do lakehouse, com responsabilidade direta sobre a qualidade e a confiabilidade dos dados que alimentam os modelos, em um ambiente AWS e Databricks com práticas maduras de MLOps.
Principais responsabilidades Desenvolver modelos de machine learning, deep learning e estatística aplicados a dados de mercado financeiro. Treinar, implantar e monitorar modelos em produção utilizando SageMaker e Databricks. Construir soluções baseadas em LLMs e levá-las a produção. Rastrear experimentos e avaliar modelos e soluções com LLMs utilizando MLflow e Langfuse. Trabalhar sobre a camada refined do lakehouse, preparando os dados que alimentam os modelos. Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados no treinamento e na operação dos modelos.

Requisitos e qualificações

Requisitos obrigatórios Domínio avançado de Python e SQL. Experiência em modelagem com machine learning, deep learning e estatística. Experiência com cloud AWS, incluindo treinamento e implantação de modelos no SageMaker. Experiência com Databricks e arquitetura lakehouse. Experiência com LLMs em ambiente de produção, utilizando Amazon Bedrock ou plataformas equivalentes. Prática de MLOps, com ferramentas como MLflow, Langfuse ou equivalentes.

Diferenciais Domínio do mercado financeiro. Experiência com agentes de IA. Conhecimento em governança e catalogação de dados.
Diferenciais Domínio do mercado financeiro. Experiência com agentes de IA. Conhecimento em governança e catalogação de dados.

Informações adicionais

Competências comportamentais Autonomia para conduzir modelos do desenvolvimento à produção. Pensamento crítico na escolha de abordagens e na validação de resultados. Rigor com qualidade de dados e reprodutibilidade dos experimentos. Comunicação clara para explicar resultados e limitações dos modelos a públicos técnicos e de negócio. Modelo de atuação: HÍBRIDO 2x por semana