O que você vai fazer

• Explorar, preparar e analisar grandes volumes de dados reais de negócio.
• Construir modelos de Machine Learning e técnicas estatísticas para resolver problemas complexos.
• Utilizar modelos Transformer e recursos de GenAI/LLMs para criar soluções inovadoras.
• Trabalhar com APIs de OpenAI, Anthropic, Gemini ou modelos open-source.
• Colaborar com ML Engineers e Product Managers na jornada completa de implementação:
  experimento → protótipo → produção.
• Escrever código limpo, eficiente e sustentável para uso em pipelines e sistemas de AI.
• Traduzir necessidades do negócio em soluções de dados e IA claras e práticas.
   

Tech Stack Principal
 

Linguagens e Ferramentas

• Python (avançado)
• Pandas, NumPy
• SQL
• TensorFlow, PyTorch
   

GenAI / LLMs

• Experiência ou familiaridade com Transformers
• Prompt engineering
• Uso de APIs: OpenAI, Anthropic, Gemini ou LLMs open-source
   

Frameworks (Desejáveis)

• LangChain
• LlamaIndex
• Orquestração de agentes e fluxos de GenAI

Modelos & Estatística

• scikit-learn
• statsmodels
• Noções sólidas de modelagem de séries temporais
   

✨ Nice to Have

• Fine-tuning, LoRA/PEFT e outras técnicas de adaptação leve de modelos
   

Requisitos Essenciais

• 3 a 5 anos de experiência prática em Data Science, ML ou Applied AI
• Histórico comprovado construindo e/ou implantando modelos de ML
• Base sólida em estatística, machine learning e análise de dados
• Código claro, estruturado e sustentável
• Raciocínio analítico forte e pensamento estruturado
• Conforto para trabalhar com grandes volumes de dados reais
   

Desejáveis (Retail / FMCG)

• Experiência prévia com varejo, FMCG ou analytics de operações
• Capacidade de compreender desafios de negócio e transformá-los em soluções de IA

O que valorizamos

• Mentalidade prática para escolher entre ML clássico e GenAI
• Autonomia, senso de dono e capacidade de trabalhar com baixa supervisão
• Curiosidade, vontade de aprender e proatividade
• Foco em entregar valor com soluções escaláveis e aplicáveis