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CIENTISTA DE DADOS ESPECIALISTA – REMOTO

Remote · USA Full-time New today

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

  • Desenvolver, treinar, validar e implementar modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial em ambiente de produção;

  • Atuar no ciclo completo de projetos de ciência de dados, desde a coleta, limpeza e preparação de dados até a modelagem, avaliação e deploy;

  • Utilizar ferramentas e frameworks como Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas e numpy para desenvolvimento de soluções;

  • Implementar e monitorar pipelines de MLOps, garantindo a escalabilidade, reprodutibilidade e qualidade dos modelos;

  • Trabalhar com cloud computing (AWS, Azure ou GCP) para provisionamento e gestão de recursos de processamento e armazenamento;

  • Realizar consultas e análises em bancos de dados relacionais e NoSQL;

  • Aplicar fundamentos matemáticos e estatísticos (álgebra linear, cálculo, probabilidade e otimização) na construção de soluções robustas;

  • Garantir boas práticas de versionamento, documentação e monitoramento de modelos em produção;

  • Colaborar com equipes multidisciplinares para identificar oportunidades de aplicação de IA/ML e transformar demandas de negócio em soluções baseadas em dados;

  • Contribuir para a evolução técnica da equipe, compartilhando conhecimento e orientando boas práticas em ciência de dados.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

  • Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas;

  • Experiência comprovada em desenvolvimento de soluções de IA/ML e projetos de Machine Learning em produção;

  • Domínio avançado em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas e numpy;

  • Experiência sólida com frameworks de deep learning (TensorFlow e/ou PyTorch);

  • Vivência em ambientes de cloud computing (AWS, Azure ou GCP);

  • Conhecimentos em MLOps e práticas de deploy, monitoramento e manutenção de modelos em produção;

  • Experiência em SQL e bancos de dados relacionais e NoSQL;

  • Inglês para leitura técnica e comunicação em nível profissional;

  • Base matemática sólida: álgebra linear, cálculo, estatística, probabilidade e otimização.

DIFERENCIAIS

  • Mestrado ou Doutorado em áreas relacionadas;

  • Experiência com Kubernetes e Docker;

  • Conhecimento em NLP (Processamento de Linguagem Natural);

  • Certificações em Cloud (AWS, Azure ou GCP);

  • Publicações científicas ou contribuições em projetos open source.

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