Responsabilidades
• Projetar e implementar soluções analíticas e técnicas para problemas complexos de dados, com alta autonomia.
• Definir estratégia técnica: desenho de soluções, estimativas de esforço, etapas e cronogramas.
• Liderar análises exploratórias de dados (EDA) para entender cenários de negócio, identificar inconsistências e propor soluções de alto impacto.
• Desenvolver e implantar modelos de Machine Learning (predição, NLP, visão computacional, LLMs, etc.), garantindo performance e escalabilidade.
• Definir e acompanhar métricas de monitoramento e qualidade dos modelos implantados.
• Elaborar apresentações técnicas e de resultados para stakeholders e equipes de produto.
• Atuar como guia técnico e mentorar cientistas de dados juniores.
Requisitos Técnicos
• Experiência sólida em desenvolvimento de soluções em ambiente cloud, preferencialmente GCP, utilizando serviços como: Vertex AI, BigQuery, Airflow (Cloud Composer), Dataproc, Cloud Run e GKE (Kubernetes).
• Experiência prática de desenvolvimento integrado a um ciclo de MLOps maduro: pipelines de treinamento e deploy, orquestração de jobs, versionamento de modelos e datasets, CI/CD
• Conhecimento avançado de modelagem de dados, estatística, aprendizado de máquina e fundamentos matemáticos por trás de modelos de IA.
• Vivência com diferentes tipos de modelagem de ML: modelos preditivos, NLP, visão computacional, embeddings, LLMs, etc.
• Experiência prévia implementando modelos em produção e monitorando sua performance.
• Boas práticas de engenharia de software: design de código limpo, modular e reutilizável.
Competências Comportamentais
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas e gerar valor para o produto.
• Forte habilidade de comunicação com times de produto, engenharia e stakeholders.
• Capacidade de antecipar riscos técnicos e propor soluções preventivas.
• Perfil colaborativo, com foco em resultados e liderança técnica.