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. ### **Regime de Contratação:** CLT ### **Departamento:** Corporativo