Cientista de dados python

Há 9 horas

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Descrição

Descrição da vaga e responsabilidades

Precisamos de um(a) cientista de dados com domínio de Python e experiência prática em Large Language Models (LLMs) para desenvolver análises, protótipos e soluções de IA em ambiente Google Cloud Platform.

Responsabilidades-chave

  • Explorar, limpar e preparar dados estruturados e não estruturados usando Python, Pandas, PySpark ou BigQuery.

  • Treinar, ajustar (fine tune) e avaliar modelos de machine learning, incluindo LLMs, garantindo métricas de qualidade e desempenho.

  • Projetar prompts eficazes, implementar fluxos de RAG (Retrieval Augmented Generation) e conduzir experimentos de IA generativa.

  • Construir pipelines de experimentação e automação (MLFlow, Airflow ou ferramentas equivalentes).

  • Provisionar, configurar e otimizar instâncias Compute Engine (CPU/GPU) para treinar ou servir modelos quando serviços gerenciados não atenderem.

  • Desenvolver scripts de deploy e monitoramento em GCP (Cloud Build, Cloud Monitoring, Logging).

  • Documentar processos, versionar código em Git e participar de code reviews.

  • Apresentar insights e resultados por meio de notebooks Jupyter, dashboards ou relatórios executivos.

Requisitos

Requisitos da vaga

Obrigatórios

  • Sólida experiência em Python para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit learn).

  • Conhecimento prático de LLMs: uso de APIs, fine tuning básico, criação de prompts e avaliação de outputs.

  • Experiência em modelagem e treinamento de algoritmos clássicos de ML, feature engineering e ajuste de hiperparâmetros.

  • Boa comunicação para explicar resultados técnicos a times multidisciplinares.

Diferenciais

  • Familiaridade com Google Cloud Platform, incluindo:

    • BigQuery e Cloud Storage para dados.

    • Compute Engine: criação, configuração e otimização de instâncias (CPU/GPU).

    • Ferramentas de automação (Cloud Build, Cloud Logging/Monitoring) para CI/CD e observabilidade.

  • Proficiência em SQL para análise e modelagem de dados.

  • Git para versionamento de código e trabalho colaborativo.

  • Experiência com bibliotecas de IA generativa open source (Hugging Face Transformers, LangChain, Llama Index).

  • Conhecimento de MLOps (MLFlow Registry, TFX, CI/CD para modelos).

  • Implementação de pipelines de dados/ML em Airflow ou Composer.

  • Participação em competições de ciência de dados ou publicações técnicas.

  • Noções de IA generativa multimodal (texto + imagem ou visão computacional).

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