Cientista de Dados · Pleno
Desenvolvimento de soluções de Machine Learning de ponta a ponta — da engenharia de features ao tuning, validação e performance dos modelos —, com código modular, ferramentas de MLOps e múltiplas fontes de dados, estruturados e não estruturados.
- Pleno
- Blumenau/SC
- Híbrida
- CLT
- 40h
Responsabilidades
- Desenvolver soluções de ML de ponta a ponta, engenharia de features, tuning de hiperparâmetros, validação e performance.
- Escrever código modular e testável. Empacotar projetos em apps e utilizar ferramentas de MLOps para rastrear experimentos e versionar modelos.
- Escrever código performático e idiomático. Desenvolver classes e módulos para organizar a lógica de projetos de ML.
- Trabalhar com múltiplas fontes de dados (estruturados e não-estruturados, como texto e imagem), utilizando computação distribuída para processar grandes volumes de dados.
- Construir visualizações interativas e dashboards para comunicar os resultados de um modelo, assim como uma narrativa clara em torno dos seus achados.
- Criar features complexas e criativas a partir de dados brutos, incluindo dados de texto (NLP) ou geoespaciais e validar o poder preditivo das features criadas.
- Criar e gerenciar dashboards, relatórios e alertas, utilizando objetos de conhecimento como macros e lookups para otimizar suas buscas.
- Configurar e personalizar o ambiente de desenvolvimento, gerenciando as dependências de seus projetos de forma organizada.
- Criar tarefas bem detalhadas e documentar suas análises e projetos de forma clara e estruturada.
Requisitos técnicos
- Experiência mínima de 2 anos com Machine Learning aplicado a problemas reais.
- Ter atuado em projetos de Machine Learning de ponta a ponta.
- Python (pandas, scikit-learn), ferramenta de MLOps (ex.: MLflow).
- Qualquer Certificação Associate em ML ou afins.
- Superior completo nas áreas de Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.
Requisitos comportamentais
- Colaboração e alinhamento com stakeholders: Participação ativa nas discussões do time e atuação integrada com engenheiros, analistas e demais áreas. Inclui habilidade para negociar escopo e prazos de experimentos e projetos com as áreas internas, com apoio da liderança.
- Protagonismo e aprendizado contínuo: Curiosidade técnica e busca independente por atualização em papers e novas técnicas de ML/IA. Também inclui proatividade para identificar oportunidades de aplicação e iniciar experimentos por conta própria para testar hipóteses.
- Autonomia e gestão de prioridades: Capacidade de conduzir múltiplos experimentos e demandas simultâneas, priorizando com base no impacto esperado e no alinhamento com os objetivos do projeto.
- Rigor analítico e senso crítico: Olhar apurado para identificar vazamento de dados (data leakage), vieses e inconsistências sutis em modelos e pipelines que podem passar despercebidos.
- Mentoria e compartilhamento de conhecimento: Atuação como referência informal em técnicas de ML/IA e boas práticas de código, apoiando ativamente profissionais juniores a superar desafios técnicos.
Diferenciais
- Certificação em AWS ML Engineer Associate ou Databricks ML Associate.
- Experiência com dados de segurança e observabilidade.
- Pós-graduação ou mestrado em área quantitativa.
Somos um time. Somos data driven. Somos DataRunk.
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