Cientista de Dados N4

Buscamos um(a) Cientista de Dados Especialista com forte atuação em MLOps e Engenharia de Plataforma , capaz de liderar iniciativas de inteligência artificial em escala, estruturar pipelines de dados, treinar modelos de machine learning e construir plataformas robustas para deploy, monitoramento e governança de modelos. Este(a) profissional será responsável por garantir que soluções de IA sejam entregues com alta performance, segurança, reprodutibilidade e escalabilidade, atuando em conjunto com equipes de Dados, Engenharia, Produto e Arquitetura. Responsabilidades Desenvolver, treinar e validar modelos de Machine Learning e IA avançada. Projetar e implementar pipelines de MLOps para automação de treinamentos, versionamento, testes, deploy e monitoramento de modelos. Construir e evoluir a plataforma de ML (feature store, model registry, pipelines, automações e integrações). Definir arquiteturas escaláveis para processamento de dados e modelos em produção. Trabalhar com equipes multidisciplinares para mapear casos de uso e transformar problemas de negócio em soluções baseadas em dados. Garantir boas práticas de governança, incluindo experiment tracking, rastreabilidade e controle de qualidade dos modelos. Realizar benchmarks, tuning, avaliação e reavaliação periódica de performance dos modelos (drift, acurácia, ROI). Apoiar cientistas de dados e engenheiros menos experientes no uso da plataforma e padrões de MLOps. Requisitos Técnicos Obrigatórios: Experiência avançada em Python , bibliotecas de ML (Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow ou PyTorch). Experiência prática com MLOps em nuvem (AWS, GCP ou Azure). Conhecimento sólido de CI/CD , containers e orquestração (Docker, Kubernetes). Experiência com MLFlow , Kubeflow , SageMaker , Vertex AI ou equivalentes. Conhecimento de arquitetura de dados: ETL/ELT, Data Lake, Data Warehouse. Experiência com ferramentas de logging, monitoramento e observabilidade (Prometheus, Grafana, CloudWatch, Datadog). Forte habilidade em estruturação de pipelines de dados e modelos. Desejáveis: Experiência com Feature Stores (Feast, Tecton). Experiência com LLMOps (modelos generativos, pipelines para LLM, avaliação e monitoramento de prompts). Vivência com práticas de engenharia: testes automatizados, versionamento, code review. Conhecimento em modelagem estatística avançada e experimentação (A/B tests). Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure). Soft Skills Perfil analítico e orientado a resultados. Comunicação clara com áreas técnicas e não técnicas. Capacidade de liderar tecnicamente projetos complexos. Proatividade na identificação de melhorias na plataforma. Colaboração e espírito de time. ;