Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Pleno/Sênior para atuar na evolução de soluções avançadas de Analytics, Inteligência Artificial e IA Generativa, apoiando iniciativas estratégicas.

O profissional será responsável pelo desenvolvimento de modelos de Machine Learning, Visão Computacional e soluções baseadas em Large Language Models (LLMs), atuando desde a concepção técnica até a implantação e sustentação das soluções em ambiente produtivo.

A posição exige experiência prática em arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), construção de pipelines de dados, desenvolvimento de APIs para aplicações de IA e avaliação contínua de desempenho, qualidade e custos operacionais de soluções baseadas em LLMs.

O ambiente de atuação é colaborativo, ágil e orientado a produtos digitais, com forte interação entre áreas de negócio, engenharia, dados e arquitetura corporativa.

Responsabilidades e Atribuições

Desenvolver e evoluir soluções de Machine Learning, IA Generativa e Visão Computacional.
Implementar arquiteturas RAG, pipelines de ingestão e buscas semânticas em bases vetoriais.
Construir APIs e aplicações utilizando LangChain, LangGraph, OpenAI e AWS Bedrock.
Avaliar a performance de soluções GenAI por meio de métricas de qualidade, latência e custo.
Desenvolver, treinar e implantar modelos de classificação, detecção e segmentação de imagens.
Atuar na construção e sustentação de pipelines de dados e aplicações em ambientes AWS e Azure.
Participar de definições técnicas, refinamentos e cerimônias ágeis, garantindo a qualidade e escalabilidade das soluções.

Requisitos e Qualificações

Experiência sólida em Python, SQL e desenvolvimento de modelos de Machine Learning.
Conhecimento em IA Generativa, LLMs, RAG, embeddings e bancos vetoriais.
Vivência com Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e OpenCV.
Experiência com LangChain, LangGraph, OpenAI, AWS Bedrock e OpenSearch.
Conhecimento de serviços AWS, como S3, Lambda, RDS e SageMaker.
Experiência com APIs, microsserviços, containers e ambientes cloud.
Vivência em metodologias ágeis e boas práticas de engenharia de software.

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