Cientista de Dados Sênior
2 semanas atrás
Cientista de Dados Sênior - GenAI & LLMs
Full-time
Employee Status: Regular
Role Type: Hybrid
Department: Data Management
Schedule: Full Time- ** Company Description**:
- A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.
- Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.
** Job Description**:
- Estamos em busca de um Cientista de Dados apaixonado por IA Generativa, que una rigor técnico e mentalidade experimental para acelerar a próxima onda de inovação com LLMs.
Se você gosta de transformar modelos em soluções reais, medir impacto com precisão e explorar o limite entre ciência e criatividade.
- **O que você fará**- Conduzir experimentos com diferentes LLMs (GPTs, Claude, Gemini, Llama, Deepseek, etc) aplicados a casos de uso de negócio.
- Desenvolver frameworks de avaliação e benchmarking para agentes GenAI (accuracy, relevance, hallucination).
- Otimizar pipelines de RAG, ajustando chunking, embeddings e estratégias de retrieval com base em métricas reais.
- Medir performance e ROI de agentes, criando dashboards e relatórios de experimentação.
- Implementar A/B tests e análises comparativas de prompts, modelos e arquiteturas.
- Criar datasets de avaliação e benchmarks específicos por domínio.
- Apoiar decisões estratégicas entre Fine-Tuning, RAG ou Prompt Engineering.
- Documentar descobertas e traduzir resultados em recomendações acionáveis para produto e tecnologia.
** O que vamos esperar de você**:
- 5+ anos de experiência em Data Science/ML, com pelo menos 1 ano em GenAI/LLMs.
- Proficiência em Python e bibliotecas de data science (pandas, scikit-learn, matplotlib).
- Vivência em NLP, embeddings e técnicas de processamento de texto.
- Sólidos conhecimentos em estatística, experimentação (A/B testing) e análise de dados.
- Experiência com evaluation de modelos generativos (BLEU, ROUGE, BERTScore etc.).
- Familiaridade com frameworks de LLMs e MultiAgents (OpenAI, LangChain, CrewAI, VannaAI).
- Conhecimento de SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
** Vamos considerar um derencial**- Mestrado ou PhD em áreas quantitativas (Estatística, Ciência da Computação, Matemática).
- Experiência com Fine-tuning e transfer learning.
- Domínio de frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
- Domínio de frameworks e ferramentas de automacao (n8n, FlowIse, LangFlow).
- Experiência com Prompt Optimization (DSPy, Automatic Prompt Engineering).
- Conhecimento em interpretabilidade e explainability de modelos.
- Familiaridade com ferramentas de visualização (Plotly, Streamlit, Tableau).-
- **Qualifications**:
- LLM
- GenAI
- DataScience
- Multi Agents
- Prompt
- BigData-
- **Additional Information**:
- Na Serasa Experian, acreditamos que a diversidade é fundamental para um ambiente de trabalho mais saudável e inovador, onde todas as pessoas possam trocar experiências e expressar suas ideias. Por isso, contamos com diversas ações para promover um recrutamento inclusivo e apoiar no desenvolvimento profissional das nossas pessoas. Além disso, temos os nossos grupos de afinidade, criados para empoderar e acolher as pessoas de grupos sub-representados:ExperianPride (comunidade LGBTQIAPN+), Ubuntu (equidade racial), Women in Experian (equidade de gênero) e Aspire (pessoas com deficiência) e Connecting Generations (gerações). Venha fazer parte dessa transformação
- **#LI-HYBRID**- Experian Careers - Creating a better tomorrow together
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Há 3 dias
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Há 12 horas
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