Data Scientist Sênior (ML/LLMs) - Híbrido

Sobre a Vaga

Buscamos um(a) Data Scientist experiente para aplicar Machine Learning de forma prática em dados reais, desorganizados e em larga escala. Você vai trabalhar com embeddings, similaridade semântica e LLMs, desenvolvendo modelos para problemas de matching e ranking, com foco em métricas, experimentação e análise de erros.

Responsabilidades

• Construir e avaliar abordagens de Machine Learning para matching de empresas/entidades
• Desenvolver soluções baseadas em embeddings e LLMs para identificação de correspondências
• Criar metodologias de scoring e ranking para distinguir matches verdadeiros de duplicatas e entidades não relacionadas
• Trabalhar com dados “messy”, incluindo nomes, aliases, domínios, websites e atributos firmográficos
• Definir conjuntos de benchmark, 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 entre qualidade, custo e escalabilidade
• Considerar desde o início a economia de inferência e a capacidade de escalonar o uso em produção
• Apresentar resultados, recomendações e aprendizados para stakeholders de engenharia e negócio
• Documentar experimentos, incluindo resultados positivos e aprendizados de tentativas sem sucesso

Requisitos

• 5+ anos de experiência profissional em Data Science e/ou Machine Learning
• Fundamentos sólidos de Machine Learning aplicado
• Experiência prática com Python e SQL
• Hands-on com embeddings e similaridade semântica
• Aplicação de LLMs em problemas do mundo real
• Experiência com aprendizado supervisionado e não supervisionado
• Forte atuação com classificação e NLP
• Conhecimento prático de redes neurais e arquiteturas do tipo Transformer
• Experiência com TensorFlow, PyTorch, PyCaret ou equivalentes
• Vivência com manutenção/re-treinamento de modelos de classificação em produção
• Capacidade de definir baselines, métricas, test sets e conduzir análise de erros
• Inglês para comunicação técnica

Beneficios

• Ambiente orientado a aprendizado rápido e autonomia
• Atuação em projetos com impacto real e transformação AI-native
• Colaboração com times multidisciplinares (design, engenharia, cloud, dados e IA)