Data Scientist Sênior (Machine Learning/LLMs) - Híbrido

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Data Scientist sênior com forte experiência prática em Machine Learning aplicado para desenvolver, avaliar e colocar em produção modelos baseados em embeddings e LLMs. Você atuará em desafios com dados reais, complexos e em escala, transformando hipóteses em experimentos bem definidos e recomendações claras para áreas técnicas e de negócio.

Responsabilidades

• Construir e avaliar abordagens de Machine Learning para matching entre empresas/entidades
• Desenvolver soluções de matching com embeddings e técnicas baseadas em LLMs
• Criar metodologias de scoring e ranking para identificar correspondências reais e reduzir falsos positivos
• Trabalhar com dados “sujos” e desestruturados (nomes, aliases, domínios, sites, atributos firmográficos e registros multilíngues)
• Definir benchmarks, métricas, baselines e processos de análise de erros
• Planejar e executar experimentos para validar hipóteses e comparar alternativas de custo/benefício
• Analisar comportamento do modelo, casos de borda e trade-offs de qualidade vs. custo
• Considerar desde o início escalabilidade e economia de inferência
• Documentar resultados (incluindo experimentos sem sucesso) e comunicar recomendações com clareza

Requisitos

• 5+ anos de experiência profissional em Data Science e/ou Machine Learning
• Fundamentos sólidos de Machine Learning aplicado
• Excelentes habilidades em Python e SQL
• Experiência prática com embeddings e similaridade semântica
• Aplicação de LLMs em problemas do mundo real
• Experiência com aprendizado supervisionado e não supervisionado
• Forte vivência com classificação e NLP
• Conhecimento de redes neurais e arquiteturas Transformer
• Experiência com TensorFlow, PyTorch, PyCaret ou frameworks equivalentes
• Experiência em manter, treinar novamente ou sustentar modelos de classificação em produção
• Capacidade de desenhar avaliações com métricas, test sets e análise de erros
• Inglês para comunicação técnica

Beneficios

• Ambiente voltado a aprendizado rápido e autonomia
• Trabalho com times multidisciplinares (design, desenvolvimento, cloud, dados e IA)
• Cultura de transparência e comunicação eficiente