Carreiras
Remoto
PJ
40h
Flexível
O desafio
Como Data Scientist Pleno(a) na ACASO, você terá um papel essencial no desenvolvimento de soluções avançadas e personalizadas para nossos clientes, aplicando técnicas de análise de dados, machine learning e data engineering. Atuará em projetos que envolvem o design e a implementação de pipelines robustos de processamento e modelagem, além de colaborar no desenvolvimento de sistemas inteligentes que integrem tecnologia ao produto da ACASO.
Estamos em busca de alguém com perfil analítico, orientado(a) a soluções, que seja apaixonado(a) por resolver problemas reais por meio de dados.
Como será seu dia?
Projetar e implementar pipelines de dados para extração, transformação e carga (ETL/ELT).
Desenvolver modelos preditivos e algoritmos utilizando técnicas de Machine Learning e aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Realizar análise exploratória de dados (EDA), utilizando estatística avançada para identificar padrões.
Participar de projetos de clusterização de dados, utilizando abordagens baseadas em NLP e modelos de linguagem natural.
Colaborar no design de sistemas de recomendação baseado em dados.
Integrar APIs REST para coleta de dados externos e automação de fluxos de trabalho.
Documentar metodologias, experimentos e decisões técnicas, promovendo um ambiente de aprendizado e inovação contínuos.
Know Skills
Proficiência em Python, com experiência em bibliotecas como Pandas, NumPy, Seaborn, SpaCy, NLTK e Transformers para análise de dados textuais.
Experiência no uso de frameworks para criação e execução de agentes baseados em IA, como LangChain.
Conhecimento avançado em SQL para manipulação e análise de grandes volumes de dados estruturados.
Experiência com ferramentas para geração de texto e integração de modelos generativos, como OpenAI GPT.
Experiência com Git e GitHub para controle de versão;
Inglês intermediário (B1-B2) para leitura, escrita e comunicação técnica.
Flex Skills
Curiosidade em explorar novas tecnologias e formas de análise;
Capacidade de resolver problemas complexos com criatividade;
Habilidade em comunicar insights técnicos para públicos não técnicos.
Diferenciais
Vivência em projetos que utilizem arquiteturas modernas de IA, como transformers e large language models (LLMs).
Experiência prática de design e treinamento de modelos usando frameworks de Machine Learning como Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
Experiência prática na utilização de MLOps, incluindo deploy, monitoramento e manutenção de modelos em produção.