Skills
Python
Machine Learning
MLOps
LLM
RAG
AWS (SageMaker, S3, EMR, Redshift)
Kubernetes
KPI de performance e monitoramento
Sobre a Vaga
A SAP Concur, referência em gestão integrada de viagens, despesas e faturas, está em busca de um(a) Senior Data Scientist para fortalecer seus produtos com insights orientados por dados e inovação em IA. Você atuará em iniciativas que vão do desenvolvimento de modelos à sua entrega em produção, em colaboração com times globais.
Responsabilidades
- Liderar iniciativas de ciência de dados para problemas de negócio complexos, do estudo à implantação
- Projetar e implementar pipelines de ML ponta a ponta, incluindo feature engineering, validação de modelos, A/B testing, monitoramento e otimização de performance
- Desenvolver e escalar soluções de model serving, com foco em precisão, latência e custo
- Construir modelos estatísticos e transformar resultados em insights acionáveis
- Mentorar e orientar colegas em boas práticas de estatística e aprendizado de máquina
- Implementar sistemas de ML escaláveis utilizando serviços da AWS (como SageMaker, EMR, Redshift e S3)
- Integrar LLMs, implementar RAG (Retrieval-Augmented Generation) e criar soluções baseadas em embeddings
- Aplicar técnicas de prompt engineering, fine-tuning e criar frameworks para avaliação automatizada
- Desenvolver agentes conversacionais e melhorar interações por meio de compreensão de linguagem natural e respostas contextualizadas
Requisitos
- Formação em área quantitativa (como Data Science, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia)
- Proficiência em Python e experiência com bibliotecas de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, pandas, numpy)
- Experiência com MLOps, incluindo versionamento de modelos, CI/CD para ML e observabilidade
- Conhecimento prático em Docker, Kubernetes e plataformas cloud (AWS SageMaker, EC2, S3)
- Base sólida em estatística: desenho experimental, testes de hipótese e inferência causal
- Vivência com soluções de ML na nuvem e computação distribuída
- Experiência com integração de LLMs e/ou construção de soluções com embeddings (ex.: OpenAI, Anthropic)
- Conhecimento de ferramentas que apoiam desenvolvimento com IA (ex.: Copilot e similares)
- Domínio de governança e monitoramento de modelos: tracking, detecção de drift, retraining automatizado e governança
Beneficios
- Ambiente colaborativo e oportunidades de aprendizado contínuo
- Plano de benefícios e suporte ao bem-estar
- Atuação com times globais e espaço para crescimento profissional