Cientista de Dados

Como é o ambiente de trabalho? Nós, do KaBuM, buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia,  obcecadas por agilidade, qualidade e excelência no atendimento. Todas as oportunidades são abertas para todas as pessoas, sem distinção de gênero, identidade de gênero, orientação sexual, raça, etnia, religião, idade e deficiência. Responsabilidades da Oportunidade Buscamos um(a) Cientista de Dados para se juntar à nossa equipe. Paixão por inteligência artificial e aprendizado de máquina, com um foco especializado no desenvolvimento e implementação de soluções baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), na criação de agentes conversacionais inteligentes e na extração de dados da web (web crawler). Esta é uma oportunidade única para trabalhar em projetos de ponta, desenvolvendo sistemas que irão redefinir a interação com o cliente e otimizar processos internos através da automação inteligente e da análise de dados complexos.Responsabilidades Desenvolvimento e Fine-Tuning de LLMs: Projetar, treinar e realizar o fine-tuning de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para tarefas específicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como classificação de texto, sumarização, geração de conteúdo e análise de sentimento.  Criação de Agentes Conversacionais: Desenvolver e implementar assistentes virtuais sofisticados, utilizando frameworks de mercado e soluções customizadas, garantindo uma experiência de usuário fluida, natural e eficiente.  Web Crawler e Coleta de Dados: Criar e manter pipelines robustos e escaláveis para a extração de dados de diversas fontes na web, garantindo a qualidade, a integridade e a relevância das informações coletadas para alimentar nossos modelos e análises.  Análise de Dados e Geração de Insights: Analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar tendências, padrões e insights acionáveis que possam orientar a tomada de decisões estratégicas.  Integração de Soluções: Colaborar com as equipes de engenharia de software e de produto para integrar os modelos de machine learning e os agentes conversacionais em nossas plataformas e aplicações.  Pesquisa e Inovação: Manter-se atualizado(a) com as últimas pesquisas e avanços nas áreas de LLMs, IA conversacional e técnicas de web crawler, propondo e implementando soluções inovadoras.  Monitoramento e Otimização: Acompanhar a performance dos modelos em produção, realizando ajustes e otimizações contínuas para garantir sua acurácia e eficiência. Requisitos Qualificações Essenciais Formação Acadêmica: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.  Experiência em Ciência de Dados: Sólida experiência profissional atuando como Cientista de Dados, com atuação em machine learning e PLN. Conhecimento em LLMs: Experiência prática com a utilização e o fine-tuning de modelos de linguagem como GPT, BERT, Llama ou similares.  Familiaridade com frameworks como a biblioteca transformers da Hugging Face.  Agentes Conversacionais: Experiência no desenvolvimento de agentes ou assistentes virtuais, utilizando plataformas como Dialogflow, Conversasional Agent Google, ou frameworks similares.  Web Crawler: Proficiência em técnicas e ferramentas de web crawler (ex: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium) e conhecimento em boas práticas de extração de dados.  Linguagens de Programação: Domínio de Python e suas principais bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).  Banco de Dados: Conhecimento em SQL e bancos de dados relacionais como Big Query.  Habilidades Analíticas: Excelente capacidade de resolução de problemas, com um forte raciocínio lógico e analítico. Qualificações Desejáveis Pós-Graduação: Mestrado ou Doutorado em áreas relacionadas à Inteligência Artificial ou Machine Learning.  Computação em Nuvem: Experiência com serviços de nuvem (AWS, GCP ou Azure) para o treinamento e deploy de modelos de machine learning. MLOps: Conhecimento em práticas de MLOps para o gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de machine learning. Desenvolvimento de APIs: Experiência na criação de APIs RESTful para a disponibilização de modelos como serviço. Visualização de Dados: Habilidade em utilizar ferramentas de visualização de dados (ex: Looker Google) para comunicar resultados de forma clara e eficaz.