* Desenvolver modelos de machine learning aplicados diretamente ao produto, com foco prioritário em recomendação, personalização e modelos de comportamento do usuário. * Traduzir problemas de negócio em soluções estatísticas tangíveis e mensuráveis, definindo hipóteses, métricas, estratégia de coleta, validação e rollout. * Trabalhar com dados estruturados e semiestruturados do ecossistema de dados da Onfly, incluindo BigQuery, Microserviços, eventos e bases táticas. * Colaborar com Engenharia e DataOps na integração dos modelos ao ecossistema analítico e transacional, assegurando requisitos técnicos de performance, confiabilidade e governança (latência, periodicidade, criticidade, observabilidade e custo). * Conduzir experimentos e validações em ambiente real (AB tests, métricas de uplift, impacto em produto). * Evoluir o stack de ciência na empresa, influenciando boas práticas, versionamento, monitoramento e governança. * Ser referência técnica no capítulo de ciência, apoiando discussões de arquitetura, feature store e consumo via microserviços. * Desenvolver e evoluir modelos preditivos e prescritivos aplicados ao produto, ampliando a inteligência embarcada no ecossistema da Onfly. **Responsabilidades e atribuições** * Graduação ou pós em Ciência de Dados, IA ou áreas correlatas. * Experiência sólida construindo e operacionalizando modelos de machine learning em produção. * Domínio em Python para ciência de dados (pandas, numpy, scikit\-learn, XGBoost, LightGBM). * Vivência com deep learning e recomendações (PyTorch ou TensorFlow). * Capacidade de trabalhar com BigQuery ou DWs analíticos em alta escala. * Sólida base em estatística aplicada, experimentação e medição de impacto. * Vivência prática em pipelines de dados orientados a produto (batch e/ou near real\-time). * Conhecimento em versionamento e monitoramento de modelos. * Inglês intermediário para leitura e atualização técnica. **Requisitos e qualificações** * Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados. * Experiência prévia com Vertex AI, Airflow ou ferramentas de MLOps. * Vivência com arquiteturas baseadas em microserviços e consumo via API. * Familiaridade com recomendação e personalização em plataformas digitais. * Experiência com modelos relacionados a engajamento, risco, crédito ou churn. * Participação ativa na evolução de ecossistemas de dados em empresas em escala de crescimento. **Informações adicionais** * Regime Híbrido de trabalho (2 dias na semana presencial e o restante remoto). * Horário de trabalho flexível. * Vale refeição em cartão flexível R$35 (sem desconto de 6%); * Vale transporte em cartão flexível (sem desconto de 6%); * Plano de Saúde Unimed, sem coparticipação e sem mensalidade para o Onflyer (por nossa conta :D); * Plano Odontológico (desconto na mensalidade) * Desconto Farmácia; * No dress code; * Benefício de Psicoterapia on\-line (Vittude); * Benefícios de academia! (Gympass); * Bolsa de 90% para estudos de idiomas; * Budget de 1k anual para gastar com formações/certificações da sua área de atuação; * Descontos em Graduações e Pós\-graduações (UNA e UNIBH); * Assistência Funeral (Grupo Zelo); * Licença Maternidade/Paternidade estendida; * Voucher de R$200,00 no Onhappy (plataforma exclusiva para viajar com desconto para qualquer lugar do Brasil); * Seguro de vida. #### **Somos a maior Travel Tech B2B da América Latina e, por dois anos consecutivos, estamos entre um dos melhores lugares para se trabalhar no Brasil, segundo o ranking Great Place to Work.** #### **Com intensivo uso de tecnologia e uma boa dose de calor humano,** **simplificamos a gestão de viagens e despesas das mais de 1\.600 empresas clientes****, levando mais praticidade, economia e conforto para todas as pessoas.** #### **Acreditamos que viajar a trabalho pode ser mais simples com tecnologia. E, para cumprir com isso, buscamos talentos para um aprendizado em conjunto, em um time de alta performance e que queiram crescer muito.** #### **Somos movidos por inovação e acreditamos no impacto de ambientes diversos e inclusivos para isso. Assim, oferecemos um espaço para todas as pessoas, além de promover oportunidades para impulsionar carreiras.**