Cientista de Dados Sênior

Cientista de Dados Sênior - Squad Recomendações Join to apply for the Cientista de Dados Sênior - Squad Recomendações role at Magazine Luiza Sobre nós O Magalu é uma das maiores empresas de varejo do Brasil, reconhecida por sua inovação e presença digital. O time de tecnologia do Magalu é formado por profissionais inovadores e apaixonados por transformar o varejo digital. Com foco em soluções ágeis e escaláveis, desenvolvem projetos que impactam milhões de clientes. Em um ambiente colaborativo, buscam constantemente a excelência em tecnologia e inovação. Descrição da vaga Estamos buscando pessoas para trabalhar em nosso time de recomendação do Luizalabs, responsável por manter e evoluir a plataforma que personaliza a experiência de nossos clientes Magalu. Temos desafios como alta disponibilidade, performance, machine learning e engenharia de dados Em outras palavras, focamos em micro-serviços, pipelines de dados e algoritmos. Conhecimentos e habilidades necessários Habilidades avançadas com programação em Python. Fortes habilidades analíticas quantitativas para interpretar dados, desenvolver features e propor soluções com Ciência de Dados. Sólido conhecimento teórico e prático de técnicas de IA e modelagem de Machine Learning (aprendizado de máquina supervisionado, semi-supervisionado e não supervisionado). Conhecimento avançado em bibliotecas e plataformas de DS/ML/IA do mercado (transformers, pandas, scikit-learn, tensorflow, pytorch, pyspark, mllib, etc) Habilidade de se comunicar com pessoas do time de negócios e das demais áreas de engenharia. Conhecimento de Deep Learning. Conhecimentos e habilidades diferenciais Conhecimentos avançados em ambientes distribuídos para dados (com Delta Lake) com uso de BigQuery e/ou SQL, PySpark, Polars e Dask. Técnicas Avançadas para problemas multimodais. Embeddings Multimodais (Construção de modelos próprios de embeddings, como também, o uso de embeddings pré-treinadas). IA Gen com LLMOps (SGLang, etc), MCP, RAGs, etc. Conhecimentos avançados em orquestração de workflows de ML com pipelines escaláveis (Kube Flow, MLflow, Argo, …). Causal Inference. Conhecimentos e habilidades práticas em Foundation Models aplicadas em NLP e Imagens. Uso de bibliotecas e datasets de NLP para o Português-BR (transformers, nltk, spaCy, gensim, etc). Como Cientista De Dados, Você Poderá Explorar os dados de forma analítica e avançada para compreender sua qualidade e relevância para as modelagens; Propor a criação de novas variáveis preditivas relevantes para os modelos de aprendizado de máquina; Estudar, propor e criar modelos para a detecção de padrões nos dados (ex. CF, Clusterização, Classificação etc.), com o objetivo de fazer previsões automatizadas; Criar e testar modelos para detecção de padrões, classificação, clusterização e recomendações. Em NLP, aplicar tanto abordagens clássicas quanto modelos pré-treinados (Transformer, BERT, GPT, etc.), uso de Foundation Models, com atenção a problemas fuzzy, como ambiguidades, incertezas na interpretação e ausência de dados (missing data) nos textos. Analisar e avaliar as métricas de aprendizado e generalização dos modelos e fazer sua correlação com métricas de negócio, adaptando estratégias conforme desafios como inconsistências linguísticas e de imagens; Propor novas variáveis, como contagens, embeddings e indicadores de modelos, que ajudem a captar nuances e aspectos dos dados multimodais. Integrar dados de fontes diversas para complementar informações e gerar variáveis mais robustas e contextuais. Monitorar os modelos em produção (Drift de dados, métrica, tempo de execução, etc). Sempre que apropriado, publicar os achados científicos em periódicos ou para a comunidade em geral. Benefícios Que Oferecemos VR/VA, Vale Transporte, Assistência Médica e Odontológica e Auxílio Creche. Gympass para bem-estar e saúde. Bolsa de estudo com até 50% de desconto. Descontos especiais nas empresas do Grupo Magalu (Magalu, Netshoes, Época Cosméticos, Estante Virtual, Kabum entre outras). Auxílio Creche. Modelo De Trabalho Adotamos o modelo 100% remoto, proporcionando flexibilidade, enquanto mantém a interação virtual com a equipe para garantir uma colaboração eficaz e um ambiente de crescimento contínuo. "Se você busca um ambiente de crescimento e desafios, Vem ser feliz" Nossos valores nos unem e nossas diferenças nos potencializam como um grupo. Mais do que igualdade, buscamos equidade: Aqui, temos espaço para sermos autênticos, independentemente de gênero, etnia, raça, orientação sexual, clero ou deficiência. #J-18808-Ljbffr