Cientista de Dados Sênior

Como Cientista de Dados na Montreal, você fará parte de uma das melhores empresas de tecnologia do Brasil. Nossa trajetória iniciou há mais de trinta anos com uma pequena equipe de engenharia apaixonada por inovação. Em 1986, pessoas visionárias fizeram um compromisso com a tecnologia e sua capacidade de transformar o mundo. Aquele, seria apenas o começo de uma trajetória que nos tornou referência sólida no mercado e uma das melhores empresas para se trabalhar.

Transformar Dados disponíveis em Datasets adequados para o desenvolvimento de trabalhos analíticos;Interpretar Dados e analisar resultados utilizando técnicas estatísticas;Resolver problemas de negócio com Modelos de ML ou uso de APIs cognitivas em Cloud;Desenvolvimento de Visualizações e Apresentações de Dados usando técnicas de Data Storytelling.

Requisitos Obrigatórios:Graduação Completa; Sólida experiência em Ciência de Dados, Estatística Aplicada, Matemática, Computação ou áreas correlatas.

Domínio de Python para análise de dados, modelagem estatística, Machine Learning e desenvolvimento de soluções de IA.Experiência com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Statsmodels.

Conhecimento avançado em técnicas de: Regressão, Classificação, Clusterização, Séries Temporais, Análise de Tendências, Modelagem Preditiva. Experiência com SQL e manipulação de grandes volumes de dados.

Conhecimento em Airflow para orquestração de pipelines analíticos.

Experiência com Power BI para criação de dashboards e visualizações analíticas.

Conhecimento de bancos de dados: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server.

Experiência comprovada em integração de modelos de Inteligência Artificial com sistemas de SGBD tradicionais e vetoriais, incluindo bancos relacionais (PostgreSQL, Oracle, SQL Server e MySQL) e bancos vetoriais para aplicações de IA Generativa, busca semântica e recuperação de contexto. Conhecimento em bancos vetoriais e tecnologias de armazenamento de embeddings, tais como: PGVector, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, ChromaDB. Conhecimento e experiência em arquiteturas de IA Generativa, incluindo:LLMs (Large Language Models), Embeddings, Engenharia de Prompts, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Integração com bases de conhecimento corporativas.

Familiaridade com Data Lakes, Data Warehouses e ambientes analíticos.

Conhecimento em métricas de avaliação de modelos e monitoramento de performance.

Experiência em desenvolvimento, consumo e integração de APIs para serviços de Inteligência Artificial.

Diferenciais: Experiência com Machine Learning avançado e Inteligência Artificial.

Conhecimento em Deep Learning e ferramentas como TensorFlow ou PyTorch.

Experiência com ambientes em nuvem (Azure, AWS ou GCP).

Conhecimento em MLOps e implantação de modelos em produção.

Experiência com Big Data (Spark, Databricks, Hadoop).

Conhecimento em versionamento de código, Git e práticas de CI/CD.Experiência com arquitetura e governança de dados.

Conhecimento em Processamento de Linguagem Natural (NLP).

Experiência na construção de indicadores de tendências, previsão de demanda, risco ou desempenho operacional.

Experiência com Azure OpenAI, OpenAI, Gemini, Claude ou outras plataformas de IA Generativa.

Conhecimento em frameworks como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Haystack ou similares.

Experiência na implementação de chatbots corporativos, assistentes inteligentes e mecanismos de busca semântica.

Certificações em Data Science, Machine Learning, IA Generativa ou plataformas de nuvem.

Experiência em projetos envolvendo arquitetura RAG, agentes de IA e soluções baseadas em conhecimento corporativo.