Data scientist

Sobre a vaga:O(A) Cientista de Dados será responsável por desenvolver soluções na interseção entre ComputerVision, Computer Graphics e modelos Multimodais. Atuará em desafios estratégicos, combinando desdetécnicas tradicionais de visão computacional até reconstrução de cena e IA generativa de ponta, comfoco em detecção, classificação, similaridade visual, geração de dados sintéticos e interpretaçãomultimodal.Essa pessoa atuará em um ambiente altamente colaborativo e global, sendo responsável por transformardados visuais em modelos robustos e escaláveis, garantindo a automação, eficiência e performance dospipelines implementados.Buscamos alguém com mentalidade analítica, curiosidade, forte base técnica nas áreas mencionadas,boa comunicação, espírito colaborativo e que tenha interesse constante por inovação e aprendizadocontínuo nas áreas citadas.O que você vai fazer:Realizar fine-tuning de modelos open-source de detecção de objetos, com domínio dearquiteturas como YOLO, RT-DETR e similares, aplicando-os a problemas reais com foco emperformance, precisão e escalabilidade.Desenvolver e adaptar modelos de classificação de imagens, com experiência em arquiteturascomo EfficientNet, MobileNet, ResNet, entre outras voltadas à produção.Trabalhar com redes siamesas para tarefas de verificação e similaridade visual, aplicandoestratégias de fine-tuning e otimização para cenários de comparação de imagens e validação deintegridade visual.Aplicar e customizar modelos multimodais generativos e de instruction-following, como QwenVL, PaliGemma e BLIP, incluindo técnicas de fine-tuning com LoRA, QLoRA e adaptaçõesparametrizadas, com foco em alinhamento entre imagem e instruções textuais.Ter conhecimento em técnicas de reconstrução de cena como Nerf ou gaussian splatting. Eprática com frameworks como Nerfstudio ou similares.Trabalhar com grandes volumes de dados visuais, coordenando estratégias de curadoria,anotação e avaliação qualitativa para garantir diversidade e qualidade dos conjuntos de imagens.Gerar e utilizar dados sintéticos e 3D como fontes complementares para o treinamento eavaliação de modelos, apoiando a criação e curadoria desses dados para ampliar a generalizaçãoe robustez das soluções.Automatizar, versionar e monitorar pipelines de treinamento, inferência e deployment demodelos utilizando Python, PySpark, MLflow, GitHub Actions, Docker, CI/CD, com execução eminfraestrutura de nuvem (especialmente Azure e Databricks).Colaborar com engenheiros de dados, outros cientistas de dados, PMs e stakeholders denegócio, garantindo alinhamento técnico e impacto estratégico das soluções desenvolvidas.Atuar em ambiente ágil e global, participando de cerimônias Scrum/Kanban, revisões técnicas eciclos contínuos de entrega e aprendizado.O que você precisa ter:Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas (Mestradoe/ou Doutorado será considerado um diferencial).Conhecimento geral e básico em ciência de dados e estatística, incluindo técnicas fundamentaisde análise, modelagem e validação de dados.Sólido conhecimento em Deep Learning, incluindo domínio de arquiteturas Transformer ealgoritmos avançados aplicados a problemas reais.Experiência prática na construção de modelos aplicados a desafios como detecção de objetos,classificação de imagens, extração de informações visuais e interpretação multimodal.Proficiência em frameworks como TensorFlow ou PyTorch, com vivência em desenvolvimento edeploy de modelos.Experiência em cloud computing, especialmente com Azure, Databricks e Spark, paraprocessamento de dados em larga escala.Domínio em Python e PySpark, além de conhecimento em bibliotecas e frameworks voltados àmanipulação de dados e construção de modelos.Conhecimento em ferramentas de versionamento e colaboração, como GitHub, além deexperiência em processos de CI/CD aplicados a projetos de dados e modelos.Entendimento de workflows de automação, monitoramento de modelos e práticas para garantirperformance e robustez das soluções.Inglês avançado para atuar em ambiente global.Habilidades interpessoais, boa comunicação, trabalho em equipe, além de organização,autonomia e foco em entregas de qualidade.